Paritian

Estatística

Calculadora do Teorema de Bayes

O que um resultado positivo quer mesmo dizer, depois de contar com a raridade daquilo que se está a procurar.

Resultados

Um teste positivo acerta esta percentagem das vezes 16,67 %
E um negativo, esta percentagem 99,9894 %
Parte que dá positivo de todo 5,94 %
Têm e são encontrados 990
Não têm e levam o susto 4950
Têm e passam despercebidos 10
Não têm e são ilibados 94 050
Quanto um positivo muda as probabilidades 19,800
Probabilidades antes do teste 0,01010
Probabilidades depois dele 0,2000

O que faz esta ferramenta

Um teste com 99 por cento de exactidão soa a conclusivo. Normalmente não é, e a razão é aritmética e não médica: quando uma condição é rara, o punhado de falsos positivos entre a enorme maioria saudável ultrapassa os verdadeiros positivos entre os poucos que a têm. Ponha quão comum é a condição, quão bem o teste a apanha, e quão bem iliba os restantes, e esta página calcula quanto vale de facto um resultado positivo — apresentado como uma contagem de pessoas reais, porque é essa a versão que torna a surpresa evidente.

Fórmula

P(tem | positivo) = P(positivo | tem) × P(tem) ÷ P(positivo)

Variáveis

SímboloSignificadoUnidade
priorQuão comum é à partida%
sensitivityO teste apanha esta parte dos casos reais%
specificityE iliba esta parte dos restantes%
populationImagine este número de pessoas
OUTUm teste positivo acerta esta percentagem das vezes%
NCE um negativo, esta percentagem%
TPParte que dá positivo de todo%
VPTêm e são encontrados
FPNão têm e levam o susto
FNTêm e passam despercebidos
VNNão têm e são ilibados
LRQuanto um positivo muda as probabilidades
POProbabilidades antes do teste
QOProbabilidades depois dele

Exemplo resolvido

  • Quão comum é à partida1 %
  • O teste apanha esta parte dos casos reais99 %
  • E iliba esta parte dos restantes95 %
  • Imagine este número de pessoas100 000
  • Um teste positivo acerta esta percentagem das vezes16,67 %
  • E um negativo, esta percentagem99,9894 %
  • Parte que dá positivo de todo5,94 %
  • Têm e são encontrados990
  • Não têm e levam o susto4950
  • Têm e passam despercebidos10
  • Não têm e são ilibados94 050
  • Quanto um positivo muda as probabilidades19,800
  • Probabilidades antes do teste0,01010
  • Probabilidades depois dele0,2000

Limitações

  • O cálculo é feito inteiramente no seu navegador. Os valores que introduz nunca são enviados para um servidor.
  • Esta ferramenta é apenas informativa. Não diagnostica, não trata e não substitui um profissional de saúde qualificado. Fale com um médico antes de tomar decisões sobre a sua saúde.

Perguntas frequentes

Como pode um teste com 99 por cento de exactidão estar errado a maior parte das vezes?

Porque a exactidão é medida nas pessoas que têm a condição, e quase ninguém a tem. Com os valores por omissão desta página, em cem mil pessoas mil têm-na e o teste encontra 990 — excelente. Mas as outras noventa e nove mil também são testadas, e cinco por cento delas dão positivo por engano, o que são 4950 pessoas. Assim, de toda a gente que dá positivo, menos de uma em seis tem mesmo. Não há nada de errado com o teste; é a raridade da condição a fazer o estrago, e este é o cálculo mais mal compreendido de toda a medicina.

Onde encontro os dois valores de exactidão?

No folheto do fabricante ou no estudo de validação publicado, onde se chamam sensibilidade e especificidade. Desconfie de uma única percentagem de «exactidão»: mistura as duas e depende de quão comum era a condição no grupo que testaram, o que a torna quase inútil sozinha. A prevalência — a primeira caixa — deve vir da população a que a pessoa pertence de facto, não do país inteiro, e é normalmente aí que está a incerteza verdadeira.