Comece com a criação de uma bivariada (dois -a- dois) mesa. Diga estamos avaliando como bom um teste médico é na detecção de doença , e nós testamos 100 pessoas . Teríamos quatro números em nossa mesa correspondente a quatro grupos , e pode ver os números como este :
teste Positivo /têm a doença (70)
teste Positivo /Don 't têm a doença (10)
negativa test /têm a doença ( 5)
negativa test /Don 't têm a doença (15)
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Calcule quantas maneiras seu evento pode acontecer. No nosso exemplo , se queremos saber as chances de nosso teste ser preciso , teríamos somar os números em duas células de nossa mesa :
teste Positivo /têm a doença (70)
teste negativo /Don 't têm a doença (15)
Total de maneiras evento pode acontecer : (85)
Estes seria considerado um "sucesso" para o evento de interesse e será o numerador em nosso cálculo final.
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Calcule quantas maneiras o evento não pode acontecer. No nosso exemplo , poderíamos olhar para os números para:
positiva test /Don 't têm a doença (10)
Negativa test /têm a doença (5)
total do evento não pode acontecer : (15)
Este será o denominador em seu cálculo
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calcular as probabilidades , dividindo o número de maneiras que seu evento pode acontecer por . o número de modos que não pode acontecer . No nosso exemplo, isso seria (85 ) /( 15) = 5.67 . Isso mostra o teste é quase seis vezes mais propensos a dar a resposta certa do que está a dar a resposta errada.
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Apresentar as probabilidades em um formato de relação tomando exibindo a probabilidade de não- sucesso relação com a probabilidade de sucesso . No nosso exemplo, isso seria 15:85 . Para torná-lo mais user-friendly , reduzir a fração dividindo por cinco e exibir o resultado como 03:17 . Assim, as chances de o teste dar a resposta certa são muito bons.