Sannsynlighet (Kap 3)



Like dokumenter
Anvendt medisinsk statistikk Vår 2010 Diagnostiske tester

Anvendt medisinsk statistikk Vår 2008 Diagnostiske tester. Oversikt. Hierarki (Thornbury 1991)

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere [4]

Betingede sannsynligheter Fra spøkefull Monty Hall til alvorsfull kreftdiagnostikk

Blokk1: Sannsynsteori

Betydning av klinisk skjønn. Bayesiansk statistikk

Kapittel 2: Sannsynlighet

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Sannsynlighetsregning og Statistikk

Loven om total sannsynlighet. Bayes formel. Testing for sykdom. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

TMA4240 Statistikk H2010

Tema 1: Hendelser, sannsynlighet, kombinatorikk Kapittel ST1101 (Gunnar Taraldsen) :19

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Formelsamling i medisinsk statistikk

Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

Utfallsrom og hendelser. Disjunkte hendelser. Kapittel 2: Sannsynlighet. Eirik Mo Institutt for matematiske fag, NTNU

TMA4240 Statistikk H2010

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kap. 4.5 STK1000 H11

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5

Sannsynligheten for en hendelse (4.2) Empirisk sannsynlighet. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Partus-test ved overtidig svangerskap

Screening kva er forskingsbasert?

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

Trekking uten tilbakelegging. Disjunkte hendelser (4.5) Forts. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

Forelesning 4, kapittel 3. : 3.4: Betinget sannsynlighet.

Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter

Kapittel 2, Sannsyn. Definisjonar og teorem på lysark, eksempel og tolking på tavla. TMA september 2016 Ingelin Steinsland

Overvåking og bruk av diagnostiske tester.

Antall kvinner som lever med brystkreft i Oslo i Antall kvinner som lever med brystkreft 10 år etter diagnosen i

Forelesning 3, kapittel 3. : 3.2: Sannsynlighetsregning. Kolmogoroffs aksiomer og bruk av disse.

KLH3002 Epidemiologi. Eksamen høsten 2012

Betinget sannsynlighet, Total sannsynlighet og Bayes setning

Sannsynlighetsbegrepet

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

SANNSYNLIGHETSREGNING

STK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Svarer til avsnittene 2.4 og 2.5 i læreboka

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN STUDIE SOM TESTER EN NY DIAGNOSTISK TEST

6 Sannsynlighetsregning

Partus-test ved overtidig svangerskap

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

Medisinsk statistikk Del I høsten 2009:

Innledning kapittel 4

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

Diagnostiske tester. Friskere Geiter Gardermoen, 21. november Petter Hopp Seksjon for epidemiologi

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet. 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning. 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger

ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver. 3.1 Myntkast For et enkelt myntkast har vi to mulige utfall, M og K. Utfallsrommet blir

For mye av det gode er ikke alltid helt fantastisk!

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Grunnbegrep. Grunnbegrep, sannsynligheten for et utfall

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Høgskolen i Telemark. Institutt for økonomi og informatikk FORMELSAMLING Statistikk I. Til bruk ved eksamen. Per Chr. Hagen

Screening i lavprevalent befolkning

Tidlig ultralyd. Gro Jamtvedt, avdelingsdirektør, Nasjonalt kunnskapssenter for helsetjenesten

Sannsynlighetsregning

Datainnsamling, video av forelesning og referansegruppe

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Deterministiske fenomener. Stokastiske forsøk. Litt historikk

Sjekkliste for vurdering av en studie som tester en ny diagnostisk test

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Epidemiologi. Hvorfor lære epidemiologi? Mål på forekomst av sykdom. Hva brukes epidemiologi til? The study of the occurrence of illness

KLH 3002 Epidemiologi Eksamen Høst 2011 Eksaminator: Geir W. Jacobsen, ISM

Statistikk 1 kapittel 3

Betinget sannsynlighet

Sannsynligheten for en hendelse (4.2) Empirisk sannsynlighet. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Forelesning 5, kapittel 3. : 3.5: Uavhengige hendelser.

Innledning kapittel 4

ECON Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet. Jo Thori Lind

MULTIPLE CHOICE ST0103 BRUKERKURS I STATISTIKK September 2016

Kapittel 2: Sannsynlighet

Fastlegens møte med kreftpasienter. Spesialist allmennmedisin sykehjemslege Bjørn Lichtwarck

Diskrete sannsynlighetsfordelinger som histogram. Varians. Histogram og kumulativ sannsynlighet. Binomial-fordelingen

Statistikk 1 kapittel 3

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Spirometri som screening, egnet eller ikke?

Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null,

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Svarer til avsnittene 2.1 og 2.2 i læreboka

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Deterministiske fenomener. Stokastiske forsøk. Litt historikk

Diagnostikk av diabetes: HbA1c vs glukosebaserte kriterier

Etablering av testsett for radiologer som tyder mammografibilder

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

Diskrete sannsynlighetsfordelinger som histogram. Varians. Histogram og kumulativ sannsynlighet. Forventning (gjennomsnitt) (X=antall mynt i tre kast)

Eksamen ST2303 Medisinsk statistikk Onsdag 3 juni 2009 kl

Retningslinjer for HPV-testing og bruk på klinisk indikasjon

Fotograf: Wilse, A. B. / Oslo byarkiv

Screening, metoder og instrumententer. Rune Tore Strøm 4. September 2018

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

Kompetansemål Hva er sannsynlighet?... 2

Sannsynlighetsregning

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

2006: Fasting glucose 7.0 mmol/l or A two-hour post glucose challenge value 11.1 mmol/l. Impaired glucose tolerance (IGT) is defined as a fasting

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Total sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk = Vi kan skrive en hendelse B som en disjunkt

Registerbaserte pandemistudier - en oppsummering. Lill Trogstad Avdeling for vaksine, FHI

Risikostyring ved innføring av nye analyser

4.4 Sum av sannsynligheter

EKSAMENSOPPGÅVE KLH3002 Epidemiologi 1 Torsdag timar

Transkript:

Sannsynlighet (Kap 3) Medisinsk statistikk Del I 3 sept. 2008 Eirik Skogvoll, 1.amanuensis/ overlege Hva er sannsynlighet? Grunnleggende sannsynlighetsregning 1 Brystkreft (Eks. 3.1) Forekomst av brystkreft neste 5 år for 45-54 år gamle kvinner Gruppe A: Første fødsel før 20 år Gruppe B: Første fødsel etter 30 år Anta at 4 av 1000 i gruppe A, samt 5 av 1000 i gruppe B får brystkreft. Tilfeldighet eller forskjellig risiko? Hva hvis tallene var 40 av 10000 og 50 av 10000? Fortsatt tilfeldighet? 2 1

Diagnostisk test (Eks 3.26) Anta at en automatisk blodtrykksmåler klassifiserer 85% av hypertensive og 23% av normotensive som hypertensive, og at 20% av befolkningen er hypertensive. Hva er testens sensitivitet, spesifisitet og positiv prediktiv verdi? 3 Sannsynlighet for gutt - eks 3.2 mm Antall Antall gutter Andel gutter levendefødsler 10 8 0,8 100 55 0,55 1000 525 0,525 10000 5139 0,5139 100000 51127 0,51127 3760358 1927054 0,51247 17989361 9219202 0,51248 34832051 17857857 0,51268 4 2

Sannsynlighet (Def 3.1) Utfallrommet, S, (sample space) er mengden av mulige utfall (outcomes) av et forsøk Et forsøk gjennomføres n ganger. Hendelsen (the event) A inntreffer n A av gangene. Den relative frekvensen n A /n tenderer mot et tall når antall forsøk tenderer mot uendelig. Dette tallet, Pr(A), kalles sannsynligheten for A. (Frekventistisk definisjon av sannsynlighet) 5 Tallfesting av sannsynlighet Estimeres empirisk, n A /n Beregning basert på en teoretisk modell Subjektiv sannsynlighet Probability has no universally accepted interpretation Chatterjee, S. K. Statistical Thought. A perspective and History. Oxford University Press, 2003. Page 36. 6 3

Eksempel: kast en terning Sannsynligheten for en sekser er 1/6 Sannsynligheten for en femmer eller en sekser er 2/6 Disse er egentlig beregnet under antakelsen av rettferdig terning (lik sannsynlighet for alle utfall) og bestemte regneregler. 7 (Svært) subjektiv sannsynlighet: Det finnes knapt noen vei tilbake, mener FNs klimapanel. Det er 50 prosent sjanse for at nedsmeltingen av polene er uunngåelig, heter det i en rapport som blir publisert i april. FNs klimapanel la frem sin nye rapport i slutten av januar. Her ble det slått fast at det var det var 90 prosent sannsynlig at det var menneskelig aktivitet som er årsaken til den globale oppvarmingen. http://www.aftenposten.no/nyheter/miljo/article1650116.ece (19.02.2007) 8 4

http://weather.yahoo.com/ accessed 02. Sept 2008 at 1440 hours Tomorrow: Periods of rain. Rain may be heavy late. High 51F. NE winds shifting to W at 10 to 15 mph. Chance of rain 90%. 1 to 2 inches of rain expected. 9 Disjunkte hendelser (Def 3.2) To hendelser A og B er disjunkte (mutually exclusive) hvis de ikke kan inntreffe samtidig 10 5

Eks 3.7 A = {DBP 90} B = {75 DBP 100} A og B er ikke disjunkte 11 A B ( A union B ) betyr at A eller B eller begge inntreffer (Def 3.4). 12 6

Eksempel A = {DBP 90} B = {75 DBP 100} A B = {DBP 75} 13 A B ( A snitt B ) betyr at både A og B inntreffer (Def. 3.5) 14 7

Eksempel A = {DBP 90} B = {75 DBP 100} A B = {90 DBP 100} 15 Sannsynlighetsregningens grunnregler Kolmogorovs aksiomer (1933) (Likning 3.1 mm) Sannsynligheten for E skal alltid tilfredsstille: 0 Pr(E) 1 Hvis A og B er disjunkte (mutually exclusive), så er Pr(A B) = Pr(A) + Pr(B). Dette gjelder også for flere enn 2 hendelser. Sannsynligheten for en sikker hendelse er 1: Pr(S) = 1 16 8

Eksempel (Rosner, expl 3.6, s.47), diastolisk blodtrykk, DBT A betyr DBT < 90 mmhg (normalt). Pr (A) = 0,7 B betyr 90 DBT < 95 ( borderline ). Pr (B) = 0,1 C betyr DBT < 95 Pr (C) = Pr(A B) = Pr (A) + Pr (B) = 0,7 + 0,1 = 0,8 P.g.a. disjunkte 17 A ("A komplement") betyr at A ikke inntreffer. (Def 3.6) Pr(A) = 1 - Pr(A) 18 9

Uavhengige hendelser A og B er uavhengige dersom Pr(B) er ikke påvirket av hvorvidt A inntreffer (og vice versa) Def 3.7: A og B er uavhengige hvis Pr(A B) = Pr(A) Pr(B) 19 Eksempel 3.15 Testing for syfilis A B + + = {Lege A gir positiv diagnose} = {Lege B gir positiv diagnose} Gitt at + Pr( A ) = 0,1 + Pr( B ) = 0,17 + + Pr( A B ) = 0,08 Så er + + + + Pr( A B ) = 0,08 > Pr( A ) Pr( B ) = 0,1 0,17= 0,017 og hendelsene er avhengige (som forventet) 20 10

Multiplikasjonssetningen (Likning 3.2) Hvis A 1,, A k er uavhengige, så er Pr(A 1 A 2... A k ) = Pr(A 1 )Pr(A 2 ) Pr(A k ) 21 Addisjonssetningen (Likning 3.3) Pr(A B) = Pr(A) + Pr(B) - Pr(A B) Rosner fig. 3.5, s. 52 Ikke tell to ganger! 22 11

Eksempel 3.13 og 3.17 A= {Mors DBP 95} B = {Fars DBP 95} Pr (A) = 0,1 Pr (B) = 0,2 Antar uavhengighet Hva er sannsynligheten for en hypertensiv familie? Pr(A B) = Pr(A)*Pr(B) = 0,1*0,2 = 0,02 Hva er sannsynligheten for minst en hypentensiv forelder? Pr (A B) = Pr (A) + Pr (B) - Pr(A B) = 0,1 + 0,2-0,02 = 0,28 23 Addisjonssetningen for 3 hendelser Addisjonsloven for tre vilkårlige hendelser A, B og C Pr (A B C) = Pr (A) + Pr (B) + Pr (C) - Pr (A B) - Pr (A C) - Pr (B C) + Pr (A B C) A B C S 24 12

Betinget sannsynlighet fra Aalen et al (2006) Nye krefttilfeller innen 1 år Alder 70-79 år 4 000 000 nordmenn A 15 000 4 500 B 300 000 15000 A = Personen får kreft på innen år. PA= ( ) = 0.38% 4000000 300000 B = Personen er 70-79 år. PB ( ) = 4000000 4500 PAB= ( ) = 1.5% 300000 4500 / 4000000 P( A B) PAB ( ) = = 300000 / 4000000 PB ( ) 25 Betinget sannsynlighet - def 3.9 (Den betingede) sannsynligheten for B gitt A: Vi omdefinerer utfallsrommet fra S til A. Pr(B A) = Pr(A B)/Pr(A) 26 13

Betinget sannsynlighet og uavhengighet A og B er uavhengige hvis og bare hvis (likning 3.5 mm) (1) Pr(B A) = Pr(B) Da er også Pr(B A) = Pr(B), og tilsvarende for A B. (1) kan brukes som definisjon på uavhengighet! 27 Eksempel 3.20 (forts av eks 3.15) + + + + + Pr( B A ) = Pr( B A ) / Pr( A ) = 0,08/ 0,01 = 0,8 + Pr( B )=0,17 - hendelsene er avhengige + + Pr( B A ) = Pr( B A ) / Pr( A ) + + + + Pr( B ) = Pr( B A ) + Pr( B A ) pga disjunkte så Pr( B A ) = (Pr( B ) Pr( B A )) / Pr( A ) = (0,17 0,08) / 0,9 = 0,1 + + + + + 28 14

En alternativ vinkel på oppg. 3.1 +++ 2*2 tabell over 100 familier: Mor syk (A 1 ) Far syk (A 2 ) Far frisk Totalt 2 8 10 Mor frisk 8 82 90 Totalt 10 90 100 Merk forskjellen på (A 1 A 2 ) og (A 1 A 2 ) (A 1 A 2 ) er definert på S (hele utvalgsrommet) (A 1 A 2 ) er definert når A 2 er utfallsrommet 29 Relativ risiko Relativ risiko (RR) for B gitt A (def 3.10): Pr(B A) RR = Pr(B A) Hvis A og B er uavhengige, er RR=1 (pr def) 30 15

Relativ risiko - eks 3.19 A = {Positivt mammogram} B = {Brystkreft i løpet av 2 år} Pr(B A) = 0,1 Pr(B A) = 0,0002 Pr(B A) 0,1 RR = = = 500 Pr(B A) 0,0002 31 Avhengige hendelser (eks 3.14 mm) A = {Mors DBP 95}, B = {Første barns DBP 95} Pr(A) = 0,1 Pr(B) = 0,2 Pr(A B) = 0,05 (kjent!) Pr(A)*Pr(B) = 0,1*0,2 = 0,02 Pr(A B) altså: avhengige hendelser Pr(B A) = Pr(A B)/Pr(A) = 0,05/0,1 = 0,5 Pr(B) 32 16

Den generelle multiplikasjonssetningen (likning 3.8) Fra definisjonen på betinget sannsynlighet får vi: Pr(A B) = Pr(A)Pr(B A) og generelt Pr(A 1 A 2... A k ) = Pr(A 1 )Pr(A 2 A 1 )Pr(A 3 A 2 A 1 ) Pr(A k A k... A 2 A 1 ) 33 Loven om total sannsynlighet (Likning 3.7) A 1 A 2 B A k k Pr( B) = Pr( B Ai)Pr( Ai) i = 1 34 17

Forekomst av katarakt - eks 3.22 Ønsker å bestemme total forekomst (kumulativ insidens) av katarakt i befolkningen 60 år de neste 5 år. Kjenner aldersbetinget forekomst. A 1 = {60-64 år}, A 2 = {65-69 år}, A 3 = {70-74 år}, A 4 = {75+ år}, B = {katarakt innen 5 år} Pr(A 1 )=0,45, Pr(A 2 )=0,28, Pr(A 3 )=0,20, Pr(A 4 )=0,07 Pr(B A 1 )=0,024, Pr(B A 2 )=0,046, Pr(B A 3 )=0,088, Pr(B A 4 )=0,153 k Pr(B) = Pr(B A )Pr(A ) i=1 i i = 0,024 0,45 + 0,046 0,28 + 0,088 0,20 + 0,153 0,07 = 0,052 35 Eks: Aldersjustert insidens for brystkreft, www.kreftregisteret.no Age-adjusted incidence rate 1954 99 (world std.) Breast, females 80 60 Rate per 100 000 40 20 0 1954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994 1999 Year of diagnosis 36 18

Bayes regel, diagnose og screening A = {symptom eller positiv diagnostisk test} B = {sykdom} P(B) = sykdomsprevalens P(A B) P(A B) P(A B) P(A B) + P(A B) = 1(hvorfor?) P(A B) = 1 P(A B) = 1 spesifisitet P(B A) P(B A) = sensitivitet = " false positive rate" = spesifisitet = PPV = PV = NPV= PV + B = positiv prediktiv verdi A = negativ prediktiv verdi S B 37 Diagnose brystkreft (eks 3.23) A = {pos. mammogram} B = {brystkreft ila. 2 år} Pr (B A) = 0,0002 Dvs.NPV= PV = 0,9998 + Pr (B A) = 0,1= PPV= PV Pr (B A) = 1 0,0002= 0,9998 38 19

Bayes regel Definisjon (Rosner Eq. 3.9) Bayes regel/ teorem Kombinerer uttrykkene for betinget og total sannsynlighet: PPV = PV B A + = P(B A) Pr (B A) Pr (A B) Pr (B) = = Pr (A) Pr (A B) Pr (B) + P(A B) P(B) S B Vi har funnet en betinget sannsynlighet ved hjelp av de motsatte sannsynlighetene! 39 Bayes regel Eksempel (Rosner expl. 3.26, s. 61) Prevalens av hypertensjon = Pr (B) = 0,2. Auto-BT apparat klassifiserer 84 % av hypertensive og 23 % av normotensive som hypertensive. PPV? NPV? Pr (A B) = 0,84 (sensitivitet) og Pr ( A B) = 0,23 ("false positive rate") dvs. spesifisitet = Pr (A B) = 1 0,23 = 0,77 40 20

Fra Bayes'regelfår vi PV + Pr( A B) Pr( B) = Pr( B A) = Pr( A B) Pr( B) + Pr( A B) Pr( B) sens prevalens = sens prevalens+ (1 spes) (1 prevalens) 0,84 0,2 0,168 = = = 0,48 0,84 0,2 + 0,23 0,8 0,352 og tilsvarende - spes (1 prevalens) PV = Pr( B A) = spes (1 prevalens) + (1 sens) prevalens 0,77 0,8 0,616 = = = 0,95 0,77 0,8 + 0,16 0,2 0,648 41 Bayes regel. Lav prevalens et paradoks? Hva hvis prevalensen er lav? Pr(B) = 0,0001 P(A B) = 0,84 (sensitivitet) P(A B) = 0,77 (spesifisitet) Da blir 0,84 0,0001 PPV = = 0,0037 0,84 0,0001 + (1-0,77)(1-0,0001) 0,77 (1 0,0001) NPV = = 0,999998 0,77 (1 0,0001) + (1-0,84) 0,0001 42 21

Bayes regel, diagnose og screening Tradisjonell 2*2 tabell Sykdom + Test + a [SP] b [FP] a + b resultat c [FN] d [SN] c + d a + c b + d a + b + c + d A = {test positiv}, B = {syk}, SP = sann positiv, FP = falsk positiv, FN = falsk negativ, SN = sann negativ 43 a+ c Prevalens = P(B) = a+ b+ c+ d a Sensitivitet = P( A B) = a + c d Spesifisitet = P( A B ) = b + d a PPV = P( B A) = a + b d NPV = P( B A) = c + d a+ d = Accuracy a+ b+ c+ d Ved bruk av 2*2 tabell må vi finne opp pasienter for å beregne PPV etc.! Med Bayes regel brukes informasjonen direkte. 44 22

Diagnostikk/ ROC kurver Rosner tbl. 3.2 og 3.3, s. 63-64 Kriterium 1+ : alle med rating 1 til 5 får diagnosen syk. Finner samtlige syke, men identifiserer ingen friske. Sensitivitet = 1, spesifisitet = 0, false positive rate = 1. 45 Diagnostikk/ ROC kurver Kriterium 2+ : alle med rating 2 til 5 får diagnosen syk. Finner 48/51 syke, og identifiserer 33/58 friske. Sensitivitet = 0,94 Spesifisitet = 0,57 False positive rate = 0,43 46 23

Diagnostikk/ ROC kurver Kriterium 3+ : alle med rating 3 til 5 får diagnosen syk. Finner 46/51 syke, og identifiserer 39/58 friske. Sensitivitet = 0,90 Spesifisitet = 0,67 False positive rate = 0,33 47 Diagnostikk/ ROC kurver Kriterium 4+ : alle med rating 4 og 5 får diagnosen syk. Finner 44/51 syke, og identifiserer 45/58 friske. Sensitivitet = 0,86 Spesifisitet = 0,78 False positive rate = 0,22 48 24

Diagnostikk/ ROC kurver Kriterium 5+ : alle med rating 5 får diagnosen syk. Finner 33/51 syke, og identifiserer 56/58 friske. Sensitivitet = 0,65 Spesifisitet = 0,97 False positive rate = 0,03 49 Diagnostikk/ ROC kurver Kriterium 6+ : bare de med rating > 5 får diagnosen syk. Finner ingen syke, identifiserer alle som friske. Sensitivitet = 0 Spesifisitet = 1 False positive rate = 0 50 25

Diagnostikk/ ROC kurver Resultatet sammenfattes i en tabell... (Rosner table 3.3, s. 64) False pos. rate 1 0,43 0,33 0,22 0,03 0 ogvises som en ROC kurve. (Rosner fig. 3.7, s. 64) Cut-off bestemmes visuelt. 51 Areal under ROC kurven En oppsummering av diagnostisk nøyaktighet Er lik sannsynligheten for at en syk pasient blir klassifisert korrekt i forhold til en frisk Er lik 1 for en perfekt test Er lik 0,5 for en ikke-informativ test Er lik 0,89 i eksempelet 52 26

Prevalens Prevalensen av en sykdom er den andel av befolkningen som har sykdommen (def 3.17) Eks (Aalen, 1998): Det var pr 31/12-1995 21482 kvinner i Norge med brystkreft. Totalbefolkning: 2 150 000 Prevalens: 21482/2150000 = 0,010 53 Insidens Insidens er et mål på forekomst av nye sykdomstilfeller Eks (Aalen, 1998): I 1995 fikk i alt 2154 kvinner i Norge diagnosen brysktkreft Totalbefolkning: 2 150 000 Insidensrate (incidence density) : 2154/2150000 = 0,0010 (pr personår) 54 27