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Falsch positivDas Ergebnis eines Tests ist falsch positiv, wenn fälschlicherweise angezeigt wird, das gesuchte Ergebnis sei gefunden. Jede Art von Algorithmus, der etwas nachweisen soll, hat eine Tendenz solche Fehlalarme zu produzieren. Ein falsch positives Ergebnis wird auch häufig mit dem englischenBegriff false positive bezeichnet. Wird in einem statistischen Testeine Nullhypotheseaufgrund von falsch positiven Ergebnissen zurückgewiesen, spricht man von einem Fehler 1. Art.
BeispielEine Krankheit hat den Grundanteil100 von 10000, das heißt im Schnitt sind 100 von 10000 Personen erkrankt. Ein medizinischer Test soll das Vorhandensein der Krankheit feststellen (positives Testergebnis), kommt aber in einem Prozent der Fälle zum falschen Schluss. Diese Situation kann mittels des folgenden Entscheidungsbaumsdargestellt werden: 10000
^
/ \
/ \
krank 100 9900 gesund
^ ^
/ \ / \
/ \ / \
99 1 99 9801
+ - + -
Der falsch positive Test ist hier rot hervorgehoben. Es bedeutet, dass durch die Fehlerrate von 1% 99 der 9900 gesunden Testpersonen fälschlicherweise als krank erkannt werden. Da der Anteil tatsächlich erkrankter Personen nur gering ist, ergibt sich, dass durch den Test 198 von 10 000 als krank bezeichnet werden, aber die Hälfte davon tatsächlich gesund ist. Obwohl der Test also eine Sensitivitätund eine Spezifitätvon jeweils von 99% hat, hat die Diagnose krank lediglich eine Sicherheit von 50% (der positive prädiktive Wertdes Tests). Mit einer Wahrscheinlichkeit von 50% ist eine Person mit einem positiven Testergebnis also tatsächlich positiv (im Gegensatz zu einer Wahrscheinlichkeit von 1% vor dem Vorliegen des Testergebnisses). Siehe auch
Weblinks
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