稍微有点问题 有种东西叫conditional probability 就是反之并不亦然
检测是阴性,实际是阳性
检测成阳性,实际是阴性
两种是完全不同的情况,误诊率也很不一样。
就好像测孕试纸,99.9%的准确率,一般就说1000个怀孕的一个没测出来
但另外一个误诊率,测了说已经怀孕,但其实没有怀孕的情况,可能是10000个才有一个。
"假定 特异度有99.8%, 其实已经很高了。那新加坡600万人,就会得到1万2000个假阳性。"
这个假设几乎就是是错误的。同理假设90%的准确率,是绝对没有60万人的假阳性的。
假设只有90%的准确率600,10万人感染,可能漏掉1万感染的人,但绝不会把60万没有感染的人误报成感染的。可能就误报100个或者1000个。
这个分析不准确
特异性就是指的是 本来是阴性的测成了阳性的。
我手上有一款covid的测试盒,测了20个阴性样本,结果有一个测成了阳性,他们准备claim的特异性就是95%。
所以 楼主的分析是正确的,反而此楼的分析在这里不准确
当然,全民普测还可能能达到其他目的,而且特异性和灵敏性具体还有很多细节,在这里就不赘述了
我手上有一款covid的测试盒,测了20个阴性样本,结果有一个测成了阳性,他们准备claim的特异性就是95%。
所以 楼主的分析是正确的,反而此楼的分析在这里不准确
当然,全民普测还可能能达到其他目的,而且特异性和灵敏性具体还有很多细节,在这里就不赘述了