In
der
klinischen Forschung die
Man geht also von einer bekannten Wirklichkeit aus. Der Falsch Positive
Wert beschreibt demnach die Trennschärfe eines Tests.
Der Falsch Positive Wert ist als weitere Folge davon nur ein
Hilfsmittel für den behandelnden Arzt, aus statistischer Sicht bessere
von schlechteren Tests unterscheiden zu können.
Dadurch dass der Falsch
Positive Wert von einer bekannten Wirklichkeit ausgeht, ist er aus
Patientensicht nicht das entscheidende Mass, denn der Patient möchte
wissen, ob er nun tatsächlich gesund ist oder nicht. Den Patient
interessiert es insbesondere nicht, ob er als tatsächlich Gesunder
durch den Test für krank befunden würde.
Aus Patientensicht sind daher Diagnostische Sensitivität und Diagnostische Spezifität die entscheidenden
Grössen, da sie Licht in eine unbekannte Sachlage werfen, nämlich die
Frage beantworten, ob der Patient
tatsächlich krank bzw. gesund ist. Dies wiederum hängt
von der Prävalenz
= Basisrate ab.
Hier findet man einen allgemeinen Überblick über die Risikoarten bei statistischen Hypothesentests, und
hier befindet sich eine etwas ausführlichere Darstellung der Risikoarten im medizinischen Kontext (Diagnostische Tests).
Siehe
auch
Excel Berechnungsbeispiel
Siehe auch Klinische Forschung.
Siehe Operationscharakteristik zum allgemeinen Verständnis für die Trennschärfe von Tests.