真陽性，真陽性率，陽性錯誤率，陽性預測值，傻傻的分不清楚？一網打盡，教你學會方法學評價(臨床評價)的指標計算方法，看完這篇文章你就懂了。
構建自己的評價表格,我們在計算的時候一般情況下需要構建一個下面的表格，這樣看起來會更清楚和更明白些，下面詳細介紹下表格的含義。金標準陽性
金標準陰性
總和試驗陽性
AB
A+B試驗陰性C什麼是金標準陽性？
金標準陽性/金標準陰性是指我們認定的一定沒有問題的結果，可以是公認軟體或者實驗的評價的結果，也可以是認為判定的結果。
試驗陽性/試驗陰性是指我們自己做的結果：
A 代表的是試驗陽性並且金標準陽性的結果，這個結果越高越好，最好跟金標準的數據一樣。
B 代表試驗陽性而金標準為陰性的結果，這個結果越低越好，如果有則代表我們做出了假陽性，如果為 0 的話則說明沒有假陽性。
C 代表金標準陽性而試驗為陰性的結果，這個數值代表我們做出了假陰性，這個值越低越好，如果為 0 的話則說明沒有假陰性。
D 代表試驗陰性且金標準陰性的結果，這個值越高越好，如果跟金標準完全一致則說明效果最好。
通過以上的表格：可以衍生出一系列的概念：
1)真陽性
即金標準方法中的所有陽性結果(A+C)，即金標準的陽性結果
2)真陰性
即金標準方法中的所有陰性結果(B+D)，即金標準的陰性結果
3)假陽性（False Positive）
即金標準中為陰性而本檢測方法中為陽性的結果(B)
4)假陰性（False Negative）即金標準中為陽性而本檢測方法中為陰性的結果(C)
5)靈敏度(Sensitivity)
即將實際檢測出的正確陽性佔真陽性的比例；計算公式為：
靈敏度＝(A/(A+C))*100%
6)特異度（specificity）即將實際檢測出的正確陰性佔真陰性的比例；計算公式為：
特異度＝(D/(B+D))*100%
7)假陽性率/陽性錯誤率（False Positive rate）
即假陽性佔真陰性的比例；計算公式為：
假陽性率＝1-特異度
假陽性率＝(B/(B+D))*100%
8)假陰性率/陰性錯誤率（False Negative rate）即假陰性佔真陽性的比例；計算公式為：
假陰性率＝1-靈敏度
假陰性率＝C/(A+C)
9)陽性符合率（PPA,Positive percentage agreement）
等同靈敏度；計算方式為：
陽性符合率＝(A/(A+C))*100%
10)陰性符合率（NPA,Negative percentage agreement）
等同特異度；計算公式為：
陰性符合率=(D/(B+D))*100%
11)陽性預測值（PPV,Positive predictive value）
即得出陽性檢測的樣本總數中，病人樣本佔陽性檢測樣本總數的百分比；計算公式為：
陽性預測值＝(A/(A+B))*100%
12)陰性預測值（NPV,Negative predictive value）
即得出陰性檢測的樣本總數中，正常人樣本佔陰性檢測樣本總數的百分比；計算公式為：
陰性預測值＝(D/(C+D))*100%
13)誤診率
計算公式為：誤診率＝B/(B+D)
14)漏診率
計算公式為：漏診率＝C/(A+C)
15)診斷符合率
計算公式為：診斷符合率＝(A+D)/(A+B+C+D)
16)正確指數
計算公式為：正確指數＝靈敏度＋特異度－1
一般情況下，我們用的最多的是靈敏度和特異性，靈敏度代表了我們檢出的效能，特異性則代表我們檢出的可靠性。
如果上面還沒有看懂的話，那麼舉一個真實的例子來看下是怎麼計算的，舉例：
通過轉錄組測序，我們檢測了 20000 個基因，發現了 1260 個基因是差異表達的，通過 Q-PCR 驗證，發現了 1120 個是差異基因，我們可以構建以下表格：
Q-PCR 陽性
Q-PCR 陰性總和RNA-seq 陽性
1032通過以上表格：我們可以計算出 RNA-seq 的靈敏度為 1032/1120=92.1%，特異性 18652/18880=98.8%。