书上看到的一道概率题，为什么现代医学需要概率统计

几个不学医的碰来碰去看不过去了。。。
这就是一个很简单的四格表卡方的诊断性试验，为什么要搞的这么复杂
阳性预测值就是2%，95%置信区间在0.02%到10%之间
阴性预测值100%，是一个完全不会漏诊的检查方法。
至于为什么阳性预测值只有2%，是因为这个检查的灵敏度高的离谱达100%，现实中基本不会有这么高灵敏度的检查，也根本不会采用这个点作为阳性临界值，会根据ROC曲线会适当降低临界值。

名词解释：阳性预测值Positive Predictive Value,PPV
指筛检试验检出的全部阳性例数中，真正“有病”的例数（真阳性）所占的比例，反映筛检试验结果阳性者患目标疾病的可能性。

比如常用的AFP诊断肝癌，根据ROC曲线选取的最佳临界值110，其灵敏度只有为73.4%,特异度也只有93.3%，但是其阳性预测值有91%
极端一点，如果我把临界值选在20或者更低，那AFP也几乎能达到100%的灵敏度（因为正常人也可以到30），但是特异性就会惨不忍睹，就会变成主楼那种阳性预测值低的吓人的情况
所以不要用日常应用的思维去考虑主楼的情况（根本没有100,95的检查，随着灵敏度的提高，特异度一般会呈指数下降），这种检查阳性检查者中，真的有病的确实只有2%。

好久没做过科研了，如果楼上解释有纰漏请轻喷，我虚心接受:D

这么多楼就古兰佐一个明白人，其他的不是张嘴就来，就是把简单问题复杂化。。。

哈哈哈有人提contingency table 和 ROC analysis太好了，这才是符合我预期的TGFC的讨论。

但由于contingency table （四方表格） 本身就是empirical joint probability estimation，所以按贝叶斯统计来说还是没错的嘛，没有贝叶斯概率也不会有你图里的数据了嘛。

所以这里的问题就是题主给出的问题究竟是需不需要考虑empirical probability estimation的统计测试的问题。

按照概率论来回答的话自然就是贝叶斯统计的问题。

如果涉及到统计测试且给出95%的置信区间的话，就可以按照如你给出的表格来分析了。 这也更符合楼主的医学需要统计的主题，关联究竟需要统计多少人口才能保证最小化误诊的损失一类的问题？

至于ROC分析，确实，这题完全不涉及到阈值选取（如何选取测试读数的界限来进行诊断）的问题。有这个信息的话题目会更有趣一些。

[本帖最后由 NuSH 于 2015-7-17 00:32 编辑]

本帖最后由 NuSH 于 2015-7-17 01:11 通过手机版编辑

概率论和统计学是两码事，谢谢。

看你怎么理解了

比如NYU这个PPT给出的解释是“概率为统计正名”(概率是证明统计的数学工具)

With Statistics, you go from observed data to generalizations
about how the world works.

For example, if we observe that the seven hottest years on record
occurred in the most recent decade, we may conclude (perhaps
without justification) that there is global warming.

With probability, you start from an assumption about how the
world works, and then figure out what kinds of data you are
likely to see.

In the above example, we could assume that there is no global
warming and ask how likely we would be to get such high
temperatures as we have been observing recently.

So probability provides the justification for statistics!

http://people.stern.nyu.edu/chur ... ndouts2/07-Prob.pdf

本帖最后由 NuSH 于 2015-7-17 01:03 通过手机版编辑

花着时间科普赶紧写sci拿基金啊医生同志

马克

。。。。。。

本帖最后由 ManiKatti 于 2015-7-17 04:05 通过手机版编辑

很简单一道题。怎么都说的这么难

条件概率，正确答案是1/50.95

20/1019，答2%都算对的
实际上这个检测方法可以说不好用，或者说是不能随便抓一个人用这种方法测艾滋

简单的说明就是抓1000人出来用这种方法测，有1人实际得艾滋的会被测出得病，没得病的999人里有5%大概是50人会被测出得病，所以测出的得病者大概是51人，其中实际得病1人。

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我不懂医 但这个成功率真的没问题吗。。

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