Calculadora do Teorema de Bayes
Informe o quanto a condição é comum e como o teste se comporta para ver o que um resultado positivo realmente implica.
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A fórmula
verdadeiros positivos = prevalência × sensibilidade
falsos positivos = (1 − prevalência) × taxa de falsos positivos
resposta = verdadeiros positivos ÷ (verdadeiros positivos + falsos positivos)
Exemplo resolvido
Uma condição que uma pessoa em mil tem, com um teste que detecta 99% e sinaliza 1% por engano
- Em 100.000 pessoas, 100 têm a condição
- 99 delas testam positivo
- Das 99.900 que não têm, 999 testam positivo mesmo assim
- 99 ÷ (99 + 999) = 9,0% — um resultado positivo está errado nove vezes em dez
Onde isso dá errado
Ler a precisão do teste como se fosse a sua probabilidade
Um teste 99% preciso não significa que um resultado positivo tem 99% de chance de estar certo. Quando apenas 1 em 1.000 pessoas tem a condição, os 999 falsos positivos entre as saudáveis superam de longe os 99 verdadeiros positivos entre as doentes, e um positivo significa cerca de 9% de chance. A raridade vence a precisão, e vence com folga.
Perguntas
- Por que a raridade da condição importa tanto?
- Porque os falsos positivos saem da população saudável, e quando a condição é rara essa população é quase todo mundo. Uma taxa de erro de 1% aplicada a 99.900 pessoas produz muito mais positivos do que uma taxa de detecção de 99% aplicada a 100.
- Isso quer dizer que os exames de rastreamento são inúteis?
- Não — quer dizer que um único positivo é motivo para testar de novo, e não uma conclusão. Um segundo teste independente aplica a mesma aritmética a um grupo que agora tem 9% de afetados em vez de 0,1%, e a resposta muda completamente.
- Onde mais isso aparece?
- Em qualquer lugar onde algo raro é procurado com um filtro imperfeito: detecção de fraude, filtro de spam, triagem de segurança, exame antidoping. A matemática não se importa com o que está sendo procurado.