1、诊断敏感性：是指将实际患者正确地判断为阳性(真阳性)的百分率。

计算公式为：TP/(TPFN)×100%。TP为真阳性，FN为假阴性。

2、诊断特异性：是指将实际无病者正确地判断为阴性(真阴性)的百分率。

计算公式为：TN/(TN+FP)×100%。TN为真阴性,FP为假阳性。

3、诊断效率：是指能准确区分患者和非患者的能力。

计算公式为：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)×100%。

4、阳性预期值：是指特定试验方法测定得到的阳性结果中真阳性的比率。

计算公式为：PPV=TP/(TP+FP)×100%。

5、阴性预期值：是指特定试验方法测定得到的阴性结果中真阴性的比率。

计算公式为：NPV=TN/(TN+FN)×100%。

扩展资料：

医学统计方法的选择

一、先确定研究目的，根据研究目的选择方法

不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。

二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。

二、明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法

不同数据类型采用的统计方法也不同。定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。

三、选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程

SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。

四、统计结果的输出并非数据分析的完成

一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。

参考资料：百度百科-医学统计

参考资料：百度百科-敏感性

参考资料：百度百科-特异性

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文章来源：天狐定制

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