Término de glosario
Especificidad
La proporción de personas que realmente no tienen una afección que una prueba descarta correctamente como negativa.
Intuición visual
3 in 100
before new evidence
La especificidad se evalúa solo en las 97 que no la tienen
De estas 100 personas, las 97 no resaltadas no tienen la afección. La especificidad pregunta qué proporción de ellas descarta correctamente la prueba; cada error ahí se convierte en un falso positivo, y las 97 superan ampliamente a las 3.
Fórmula
specificity = true negatives / everyone who truly does not have it
Ejemplo
Al examinar a 10,000 personas donde 9,990 están sanas, una prueba con 99% de especificidad señala erróneamente a unas 100 de ellas, diez veces los 10 casos reales que posiblemente podría encontrar.
Cómo funciona
La especificidad se evalúa únicamente en las personas que no tienen la afección: de las 97 en este grupo que no la tienen, ¿qué proporción descarta correctamente la prueba? Una prueba con 99% de especificidad señala erróneamente a 1 de cada 100 personas sanas. Eso suena insignificante hasta que notas que el grupo sano suele ser enorme: examina a 10,000 personas para algo que tiene 1 de cada 1,000, y el 1% de las 9,990 personas sanas equivale a unos 100 falsos positivos, abrumando a los aproximadamente 10 casos reales incluso con un 99% de . La sensibilidad protege contra la omisión de casos; la especificidad protege contra dar falsas alarmas.
Conceptos
Tasas base
La frecuencia de fondo de algo antes de considerar nueva evidencia. Una señal fuerte aún puede producir muchas falsas alarmas cuando lo que se está probando es raro, porque hay muchos más casos que no lo son que los que sí lo son. Un buen razonamiento combina la nueva señal con la tasa base.
Probabilidad condicional
La probabilidad de que algo ocurra después de que nueva información cambie lo que sigue siendo posible. El paso importante es actualizar el denominador: los casos descartados por la nueva información ya no deben contarse. Muchos errores ocurren cuando las personas siguen usando las probabilidades originales después de que la situación se ha reducido.
