Duyarlılık ve Özgüllük Hesaplayıcı

Hesaplamaya Girin

Gerçek Pozitif (GP)

Yanlış Negatif (YN)

Gerçek Negatif (GN)

Yanlış Pozitif (YP)

Formül

Show calculation steps (4)

1. Specificity (True Negative Rate)

   

   Proportion of actual negatives correctly identified

2. Positive Predictive Value (PPV)

   

   Proportion of positive test results that are true positives

3. Negative Predictive Value (NPV)

   

   Proportion of negative test results that are true negatives

4. Accuracy

   

   Proportion of all results that are correct

Sonuç

Duyarlılık (Gerçek Pozitif Oranı)

90%

pozitifleri doğru biçimde saptama yeteneği

Özgüllük (Gerçek Negatif Oranı)	80%
Pozitif Kestirim Değeri (PPD)	81,82%
Negatif Kestirim Değeri (NPD)	88,89%
Doğruluk	85%

Bu Hesaplayıcı Ne İşe Yarar?

Bu araç, ikili bir tanı testinin veya sınıflandırma modelinin başarımını ölçer. 2×2 karışıklık matrisinin dört hücresinden — Gerçek Pozitif (GP), Yanlış Negatif (YN), Gerçek Negatif (GN) ve Yanlış Pozitif (YP) — yola çıkarak duyarlılık, özgüllük, pozitif ve negatif kestirim değerleri (PPD/NPD) ile genel doğruluğu hesaplar. Bu ölçütler tıp, epidemiyoloji ve makine öğrenmesi alanlarında yaygın olarak kullanılır.

Karışıklık matrisi tahminleri gerçek pozitif, yanlış pozitif, yanlış negatif ve gerçek negatif olarak düzenler.

Nasıl Kullanılır?

Çalışmanızdan veya modelinizden elde ettiğiniz her sonucun sayısını girin. "Pozitif" genellikle aranan durumun mevcut olduğu (ya da modelin pozitif sınıfı öngördüğü) anlamına gelir. GP ve YP, testin pozitif olarak işaretlediği vakalardır; GN ve YN ise testin negatif olarak işaretlediği vakalardır. Hesapla düğmesine tıkladığınızda beş ölçütün tamamını yüzde olarak görürsünüz.

Formüllerin Açıklaması

Duyarlılık = GP / (GP + YN), testin gerçek vakaları ne kadar iyi yakaladığını gösterir; yüksek bir değer, hasta bireylerin çok azının gözden kaçtığı anlamına gelir.

$$\text{Duyarlılık} = \frac{\text{GP}}{\text{GP} + \text{YN}} \times 100\%$$

Özgüllük = GN / (GN + YP), testin sağlıklı kişileri ne kadar iyi eleyebildiğini gösterir; yüksek bir değer, yanlış alarmların az olduğunu söyler.

$$\text{Özgüllük} = \frac{\text{GN}}{\text{GN} + \text{YP}} \times 100\%$$

PPD = GP / (GP + YP), pozitif bir sonucun gerçekten pozitif olma olasılığıdır;

$$\text{PPD} = \frac{\text{GP}}{\text{GP} + \text{YP}} \times 100\%$$

NPD = GN / (GN + YN) ise negatif bir sonucun gerçekten negatif olma olasılığıdır.

$$\text{NPD} = \frac{\text{GN}}{\text{GN} + \text{YN}} \times 100\%$$

Doğruluk = (GP + GN) / toplam, genel isabet düzeyini özetler.

$$\text{Doğruluk} = \frac{\text{GP} + \text{GN}}{\text{GP} + \text{YN} + \text{GN} + \text{YP}} \times 100\%$$

Reklam

Duyarlılık gerçek pozitifler arasında, özgüllük ise gerçek negatifler arasında hesaplanır.

Örnek Uygulama

Diyelim ki bir test GP = 90, YN = 10, GN = 80, YP = 20 değerlerini verdi. Duyarlılık = \(\frac{90}{90 + 10} = 90\%\). Özgüllük = \(\frac{80}{80 + 20} = 80\%\). PPD = \(\frac{90}{90 + 20} \approx 81{,}82\%\). NPD = \(\frac{80}{80 + 10} \approx 88{,}89\%\). Doğruluk = \(\frac{90 + 80}{200} = 85\%\).

Sıkça Sorulan Sorular

Duyarlılık ile özgüllük arasındaki fark nedir? Duyarlılık, bir testin aranan duruma sahip kişileri ne kadar iyi saptadığını ölçer; özgüllük ise söz konusu duruma sahip olmayan kişileri ne kadar doğru biçimde elediğini ölçer.

PPD ve NPD neden duyarlılık/özgüllükten farklıdır? Kestirim değerleri örnekleminizdeki hastalık yaygınlığına (prevalansa) bağlıdır; duyarlılık ve özgüllük ise testin kendine özgü, doğası gereği sabit özellikleridir.

Bir test %100 duyarlı olup yine de işe yaramaz olabilir mi? Evet — herkesi pozitif olarak işaretleyen bir test %100 duyarlı ama %0 özgüldür. Bu nedenle iki değer birlikte değerlendirilmelidir.