//

Noter i statistik

Konfidensintervaller

I forbindelse med beregning af sensitivitet, specificitet og lignende metodeegenskaber vil det ofte være relevant at beregne et konfidensinterval, for derved at udtrykke usikkerheden på beregningen. Dette gøres som gennemgået i kapitel 5.

Eksempel

Man ønsker at foretage en metodevurdering af en analyse for en alvorlig sygdom, som f.eks. HIV. Her vil man sandsynligvis lægge vægt på at sensitiviteten (altså sandsynligheden for at analysen "fanger" en syg person) er meget tæt på 1. Spørgsmålet er hvor mange undersøgelser man egentlig skal foretage med denne analyse, for at kunne garantere dette? Er det godt nok hvis man har testet analysen på 100 kendte HIV-patienter, og konstateret at analysen har fanget dem alle?

Man kan naturligvis aldrig garantere at analysen har en sensitivitet på 1; det kunne jo være at den overser sygdommen hos den næste syge person man tester.

Men hvor tæt på kan man komme, og hvor mange undersøgelser kræver det? Det er blandt andet dette spørgsmål konfidensintervallet kan besvare. Konfidensintervallet sætter altså tal på den usikkerhed der er på bestemmelsen af sensitiviteten. 

I dette eksempel anvender man analysen på 100 HIV-patienter, og observerer at analysen fanger dem alle. Ved hjælp af side 5.9, beregnes konfidensintervallet for sensitiviteten nu til at være:

95%-konfidensintervallet = [0,964 ;1]

Dvs. at I denne situation må man altså konstatere, at man kun kan "garantere" en sensitivitet på godt 96%, hvilket sikkert ikke er tilfredsstillende. Man er derfor nødt til at undersøge mange flere HIV-patienter, hvis man kan kunne give en tilfredsstillende garanti for analysens kvalitet.

Bestem hvor mange analyser fra HIV-syge personer man skal foretage, hvis man vil kunne garantere en sensitivitet over 99% (stadig under den antagelse at analysen fanger alle de syge man tester)
200
300
400
500
© Thomas Bendsen • 2009 - 2022 • thbe@via.dk