※ 引述《a34567 (ddd)》之銘言：
: [新聞] 李秉穎：快篩偽陽性逾8成、偽陰性1/3 須以核酸PCR為準
: https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/3545266
: [新聞] 快篩有偽陰陽性問題？ 柯：但仍有95％準確度
回顧這篇文章提到的貝氏定理，
照柯文哲前陣子講的，現在全區陽性率已經降低了
那偽陽性偽陰性比率會提高不少了
全台縣市長應該要放棄快篩了才對
: https://udn.com/news/story/122173/5479627
: ??????
: (也許很多人都知道了啦 這邊僅供跟我一樣數學不好的朋友參考)
: 關於快篩的準確度
: 疫情爆發到現在 關於快篩準確度有各種說法
: 有人說準確度98% 也人說偽陽70%~80%
: 還有說法是盛行率越高的地方越準確（這麼神奇 有沒有機率會浮動的八卦）
: 相信有很多人跟我有相同的疑問　怎麼各方給的數字差距如此巨大呢?
: 想必是有人在說謊吧! 造謠可是要付300萬 那麼是誰在造謠呢?
: 先講結論
: 沒有人要付300萬
: 因為每個說法都沒錯
: 以下是陽性準確值的算法
: 這邊以美國FDA快篩準確度98%的基準來計算
: https://tinyurl.com/yxlovqq8 （FDA談快篩偽陽）
: 先來看 肺炎盛行率10％ 快篩準確度98％ 的例子
: 10000人中有10％得病 所以得病1000人 健康9000人
: 接下來得病跟健康的人要分開計算 得病的要乘以98％ 健康的要乘以2％
: 1000＊98％＝980 真的得病且快篩陽的人數
: 9000＊ 2％＝180 其實健康但快篩陽的人數（偽陽）
: 980／（980＋180）＝84.4％ 這是所謂的陽性準確度
: 180／（980＋180）＝15.6％ 這是快篩偽陽的比例
: 再來看 肺炎盛行率1％ 快篩準確度98％ 的情況
: 10000人中1％得病 得病100人 健康9900人
: 100＊98％＝98
: 9900＊2％＝198
: 98 ／（98＋198）＝33％ 陽性準確剩3成
: 198／（98＋198）＝67％ 偽陽近7成
: 結論後的結論
: 如果用篩檢總人數為基數來算 快篩的準確度就是9X% 沒有問題
: 但是以快篩陽性人數為基數來算的話 偽陽性的比例的確會隨著 盛行率而變動
: 盛行率低的地方大量篩下去的確或多或少會有醫療能量的耗損
: 不過也不是不能做 看你的醫療量能跟目的（Ex以清零為目標的話）
: 目前也有部分國家是一兩個確診就封區全篩的
: 然而讓人覺得遺憾的是
: 明明是很簡單的數學問題 明明從疫情爆發到現在已經過了這麼多的時間
: 不知道為什麼檯面上的有話語權的人或者媒體人
: 都沒人願意出來把它解釋清楚 變成各說各話
: 然後媒體跟名嘴再選擇自己喜歡一方的數據
: 斷章取義來洗腦觀眾（還是其實他們也搞不清楚計算方式呢? 我不知道）