《随机性》一书头几个例子讲“基本比率”的重要性。其第2个例子是:
〔 ……在某著名医学院的一项研究中,内科医生、住院医生(乌木说,原文如此,这两种称谓在此这样并列令人费解,除非在美国内科医生不得当住院医生等等)和四年级医科学生被要求回答下述问题:
一种疾病的流行率是千分之一。如果探测这种疾病的一次检查有5%的假阳性率,那么一个被发现呈阳性结果的人确实患这种疾病的可能性有多大?假设你对此人的症状或征兆一无所知。 〕
那批人差不多一半答95%;仅18%的人答对:约2%。和第1例一样,答错者又是没重视基本比率信息,即,若作检查的有1000人,则(仅)有1人会有这种疾病。
此外,1000人中约有50人(999的5%)会得到假阳性结果。所以,任何一个检查结果呈阳性的人,“是50个假阳性之一”的可能性,要比“是1个真阳性”的可能性大得多。 实际上,任何一个检查结果呈阳性的人确实患此病的机会是1 / 51;换言之,即使检查结果是阳性,也只有2%的可能性为真。(乌木说,算得精一点就是noski兄那结果1.963%!)
说起来,患此病的可能性本来是1 / 1000;而当某人查得阳性结果时,这种可能性就变成了1 / 51。风险固然是大大增加了,但比起许多人在得到阳性检查结果之后错误地认为自己有95%的可能性来,小得很多。
假阳性不是人的错,也不是实验错,而是由于甄别检查设计得过于敏感,以致可能挑出一些偏离某种生理标准的人,但他们却没有得所涉及的病。假阳性率可以通过降低甄别检查的敏感性而减少,但这常常会增加假阴性的百分比。由于通常认为假阴性比假阳性更令人担心,甄别检查的设计者往往取折衷办法――选择很小的假阴性百分比和比我们希望的稍大一些的假阳性百分比。
除了对基本比率的误解之外,心理学家们还指出,人们在估计概率时易犯一些其它错误,例如夸大可能性的变化,过分注意短期而忽视长期。
乌木说,以上论述总使人觉得不太严格,“基本比率”的概念也不够明确。看来,科普文章也只能如此了。好像noski兄玩的那一套才是正规军,却又使我等有点望而生畏。看官们各有所好,各取所需就是了。最好哪位动动脑筋,重写一帖,既严格,又科普。
“马儿跑,马儿跳,我的马儿不吃草。”科普作家也不容易。
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Z.Yu.说:
医学统计的一些术语,仅从字面上来看很容易让一般人上当、误解。我也上过当。必须弄清正规的定义。受过正规医药学习的人则应该明白的。“假阳性率”容易误解为阳性人群中的错误概率,这也不奇怪。
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