<\/p>\n
Im medizinischen Bereich wird ein diagnostischer Test<\/a> verwendet, um festzustellen, ob eine Person an einer bestimmten Krankheit leidet oder nicht.<\/span><\/span><\/p>\n Wann immer ein Diagnosetest durchgef\u00fchrt wird, gibt es immer zwei interessante Wahrscheinlichkeiten:<\/span><\/p>\n 1. Wahrscheinlichkeit vor dem Test:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person bereits vor der Durchf\u00fchrung des diagnostischen Tests an der Krankheit leidet.<\/span><\/p>\n 2. Post-Test-Wahrscheinlichkeit:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person an der Krankheit erkrankt, nachdem sie im diagnostischen Test positiv getestet wurde.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie die Wahrscheinlichkeit vor und nach dem Test in der Praxis berechnet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, es ist bekannt, dass etwa 7 von 100 Personen in einer bestimmten Population an Krankheit X leiden.<\/span><\/p>\n Wenn wir eine Person aus dieser Population zuf\u00e4llig ausw\u00e4hlen und einen diagnostischen Test durchf\u00fchren w\u00fcrden, um festzustellen, ob sie an der Krankheit X leidet, w\u00fcrde die Wahrscheinlichkeit vor dem Test<\/strong> , dass sie an der Krankheit leidet, 0,7<\/strong> oder 7 % betragen.<\/span><\/p>\n Nehmen wir nun an, wir wissen auch, dass die Sensitivit\u00e4t des Diagnosetests 0,74 und die Spezifit\u00e4t 0,92 betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Zur Berechnung der Post-Test-Wahrscheinlichkeit<\/strong> k\u00f6nnen folgende Formeln verwendet werden:<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie diese Ergebnisse:<\/span><\/p>\n Die Wahrscheinlichkeit vor dem Test betr\u00e4gt 7 %<\/strong> .<\/span><\/p>\n Die Wahrscheinlichkeit nach dem Test betr\u00e4gt 46,37 %<\/strong> .<\/span><\/p>\n Sie denken vielleicht, dass ein positives diagnostisches Testergebnis darauf hindeuten sollte, dass eine Person definitiv an der Krankheit leidet, aber beachten Sie zwei Dinge:<\/span><\/p>\n 1. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine zuf\u00e4llig aus der Bev\u00f6lkerung ausgew\u00e4hlte Person an der Krankheit erkrankt (7 %), ist zun\u00e4chst sehr gering.<\/span><\/p>\n 2. Wir wissen, dass der Diagnosetest bei der Erkennung von echten positiven und echten negativen F\u00e4llen nicht perfekt ist.<\/span><\/p>\n Wenn man diese beiden Fakten ber\u00fccksichtigt, ist es etwas einfacher zu verstehen, dass ein positives diagnostisches Testergebnis nicht unbedingt bedeutet, dass die Person tats\u00e4chlich an Krankheit X leidet.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zu Wahrscheinlichkeitsthemen:<\/span><\/p>\n Was ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle? Im medizinischen Bereich wird ein diagnostischer Test verwendet, um festzustellen, ob eine Person an einer bestimmten Krankheit leidet oder nicht. Wann immer ein Diagnosetest durchgef\u00fchrt wird, gibt es immer zwei interessante Wahrscheinlichkeiten: 1. Wahrscheinlichkeit vor dem Test: Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person bereits vor der Durchf\u00fchrung des diagnostischen Tests an der Krankheit leidet. Dies wird […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
\n
Beispiel: Berechnung der Wahrscheinlichkeiten vor und nach dem Test<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n
\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Was ist das Gesetz der Gesamtwahrscheinlichkeit?<\/a>
So ermitteln Sie die Wahrscheinlichkeit f\u00fcr \u201emindestens einen\u201c Erfolg<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"