灵敏度特异度四格表解释
利用Excel对IVD二分类临床试验数据进行统计分析的方法举例-中国器审
利用Excel对IVD二分类临床试验数据进行统计分析的方法举例中国器审20200416临床试验资料中常出现人工数据统计错误的问题，现有临床试验数据通常使用Excel进行数据的汇总及展示，合理利用Excel工具，可有效减少该类错误。
Excel作为一个表格工具，除了具有数据记录、筛选等常用的功能外，还有单元格引用及公式等用于统计分析的功能。
可将这些功能在临床试验数据表格内部直接进行运算，对临床试验结果进行分析统计。
下面以二分类指标的临床试验数据为例进行简要介绍。
一、数据转换本文以申报试剂对临床诊断结果的灵敏度、特异度为例。
临床试验数据表通常包括受试者（样本）编号、年龄、性别、样本类型、临床诊断结果、考核试剂检测结果等数据列。
为了利于后期统计分析，首先进行数据的转换。
在Excel中，数据表中的临床诊断结果、考核试剂检测结果无论以“确诊/排除”或“+/-”的方式进行表示，均以文本格式进行记录。
在进行条件判断时需要使用半角引号，并且无法进行运算，因此推荐将其转换为“0/1”的数字格式。
下面以对“临床诊断”数据进行转换为例。
通过数据筛选可以看出，临床诊断中以“确诊”和“排除”进行表示。
需将确诊转换为“1”，将排除转换为“0”。
在数据表格右侧加入“临床诊断”转换列，在与数据首行对应的单元格写如下公式：=IF(E2="确诊",1,0)所引用单元格（E2）可以通过点击的方式自动写入。
按“回车”之后，可以看到数据表格显示的为“1”，即“确诊”。
同理我们将考核试剂检测结果进行“0/1”转换。
通过筛选功能可以看出考核试剂检测结果以“+/-”进行表示。
在诊断转换结果列右侧加入“考核试剂检测结果”转换列，在与数据首行对应的单元格写如公式“=IF(F2="+",1,0)”，将考核试剂检测结果转换为“0/1”表示。
二、四格表判定四格表分别用a、b、c、d表示四种检测结果与临床诊断结果之间的关系。
敏感性 特异性 假阳性 假阴性-诊断实验评价指标的应用及分析
诊断实验评价指标的应用在实验诊断的评价指标中，比较稳定的指标有敏感性、特异性、阳性似然比和阴性似然比。
但敏感性和特异性要达到何种水准才有价值，需要根据临床实际进行分析，一般来说，其敏感性和特异性越强，临床意义也就越大。
关于金标准金标准是指当前公认的诊断疾病最可靠的标准方法，可正确区分“有病”或“无病”。
当新试验实际上更优于传统“金标准”方法时，应采用最新的病理生理知识去更新传统的“金标准”1. 敏感性敏感性就是指由金标准确诊有病的实验组内所检测出阳性病例数的比率（%）。
即本实验诊断的真阳性率。
其敏感性越高，假阴性率也就越低。
假阴性率等于漏诊率，因此，敏感性高的实验诊断用于疾病诊断时其值越高，漏诊的机会就越少。
所以，敏感性和假阴性率具有互补性。
.即：敏感性=真阳性/病例组=a/( a+c)2. 特异性是指由金标准确诊为无病的对照组内所检测出阴性人数的比率（%），即本诊断实验的真阴性率。
特异性越高，其假阳性率也就越低。
假阳性率等于误诊率，因此，特异性越高的检验诊断方法用于疾病诊断时，其发生误诊的机会就越少。
由此可见，特异性和假阳性率也具有互补性。
即：特异性=真阴性/对照组= d/(b+d)3. 准确性是指临床诊断检测出的真阳性和真阴性例数之和，占病例数的比例，即称本临床实验诊断的准确性。
准确性反映了实验诊断的基本特性，即：敏感性和特异性。
准确度高的实验诊断方法，其敏感性和特异性之和也一定较高，假阳性和假阴性之和也就最小。
即：准确性=（真阳性+真阴性）/（病例组+对照组）= (a+d)/ (a+b+c+d)4. 漏诊率是指用金标准确诊为患某病的病例组中，被待评价的诊断试验判断为阴性的比例。
敏感性与漏诊率是互补的，敏感性越高，漏诊率就越低。
即：漏诊率=1-敏感性=假阴性/病例组= c/(a+c)5. 误诊率是指用金标准确诊为无病的对照组中，被评价的试验判断为阳性的比例。
特异性和误诊率也是互补的，特异性越高，误诊率就越低。
理解灵敏度与特异度在统计诊断中的意义
理解灵敏度与特异度在统计诊断中的意义统计诊断是一种常用的方法，用于评估医学测试的准确性和可靠性。
在统计诊断中，灵敏度和特异度是两个重要的指标，它们可以帮助我们理解测试结果的意义和可靠性。
本文将探讨灵敏度和特异度在统计诊断中的意义，并解释它们对于临床实践的重要性。
首先，我们来了解一下灵敏度和特异度的定义。
灵敏度是指在疾病确实存在的情况下，测试结果呈阳性的概率。
特异度是指在疾病确实不存在的情况下，测试结果呈阴性的概率。
简单来说，灵敏度衡量了测试的敏感性，即它能够正确识别出患者中的疾病病例；而特异度衡量了测试的特异性，即它能够正确排除非患者中的疾病病例。
在统计诊断中，灵敏度和特异度是相互关联的。
一般来说，当我们希望尽可能多地识别出疾病病例时，我们会选择一个较高的灵敏度。
这意味着测试结果呈阳性的概率会相对较高，从而减少了漏诊的风险。
然而，高灵敏度的测试也会导致较高的假阳性率，即将非疾病病例错误地诊断为阳性。
相反，当我们希望尽可能减少误诊时，我们会选择一个较高的特异度。
这意味着测试结果呈阴性的概率会相对较高，从而减少了误诊的风险。
然而，高特异度的测试也会导致较高的假阴性率，即将疾病病例错误地诊断为阴性。
在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择灵敏度和特异度的平衡点。
例如，在筛查早期乳腺癌的测试中，我们希望尽可能多地识别出患者，以便及早治疗。
因此，我们会选择一个较高的灵敏度，即使这可能会导致一些假阳性。
然而，在确诊乳腺癌的测试中，我们更关注的是减少误诊，因此我们会选择一个较高的特异度，即使这可能会导致一些假阴性。
因此，灵敏度和特异度的选择应根据具体的临床需求和测试目的来确定。
除了灵敏度和特异度，还有其他一些指标可以用来评估测试的准确性，例如阳性预测值和阴性预测值。
阳性预测值是指在测试结果呈阳性的情况下，患者真正患病的概率。
阴性预测值是指在测试结果呈阴性的情况下，患者真正未患病的概率。
这些指标可以帮助我们更全面地评估测试的可靠性，并帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。
临床检验方法学评价常用指标
临床检验方法学评价常用指标首先制作相关四格表，再根据表格数据计算相应指标。
1.评价诊断试验真实性的指标灵敏度( sensitivity) ：指患者中试验阳性者所占比例。
计算公式：灵敏度( Sen) = a/( a+ c) % 100%。
特异度( specificity) ：指没有患病的人中试验阴性者所占比例。
计算公式：特异度( Spe) = d/ ( b+ d) % 100%。
以上两个指标是评价诊断试验真实性的基本指标，若依据四格表中a、b、c、d 4 个实测值的概率关系则：Sen= 1- c/( a+ c)(假阴性率) ，Spe= 1- b/ ( b+ d) (假阳性率) ，二者有互补关系。
误诊率( mistake diagnostic rate，α)：又称假阳性率，即非患者中被诊断试验判为阳性的概率。
计算公式：误诊率(α) = b/( b+ d) % 100%。
漏诊率( omission diagnostic rate，β)：又称假阴性率，即患者中被诊断试验判为阴性的概率。
计算公式：漏诊率(β)= c/ ( a+ c) % 100%。
粗一致率( crude agreement rate)：又称准确度( accuracy) 。
表示观察值与真实值符合的程度，是综合考虑真实性的指标。
是真阳性与真阴性之和占受检总人数的百分率。
计算公式：准确度= ( a+ d)/( a+ b+ c+ d) % 100%。
约登指数( Youden’s indx，YI )：又称正确指数。
指灵敏度与特异度之和减1 表示，故此指数值的范围只从0~ 1。
约登指数越大，其真实性亦越好。
计算公式：YI= [ a/( a+ c)+ d/( b+ d) ] - 1。
比数积( odds product，OP)：指灵敏度除以漏诊率，特异度除以误诊率，所获两比数的乘积。
比数积越大，诊断试验的真实性越好。
计算公式：OP= [ Sen/( 1- Sen) ] ×[ Spe/( 1- Spe) ] = ad/bc，但要求四格表内的数字均不为零。
诊断中的灵敏度、特异度、假阳性率、假阴性率
該工具可以是Clinical Symptom/Sign, laboratory Test,or other Diagnostic Tools.A : True PositiveB : False PositiveC : False NegativeD : True Negative我們可以得到：四个常用统计变量之间的换算关系：靈敏度 Sensitivity (Sen.) = P(Positive|Disease) = A / (A + C)假阴性率：FN = P(Negative|Disease) = C / (A + C)Sensitivity + FN = 1特異度 Specificity (Spe.) = P(Negative|Non-Disease) = D / (B + D) 假阳性率：FP = P(Positive|Non-Disease) = B / (B + D)Specificity + FP = 1一個診斷工具不會同時具有良好的Sensitivity & Specificity通常Sensitivity好的工具Specificity會較差，而Specificity好的工具Sensitivity較差。
2．将某项诊断工具在某人群中开展疾病检测的意义评价：Sensitivity（以下簡稱Sen.）與Specificity（以下簡稱Spe.）是對診斷工具而言的。
然而對病人而言，重要的不是診斷工具的Sen.與Spe.而是該診斷結果對病人的意義。
亦即：陽性預測值Positive Predictive Value (PPV.)與陰性預測值Negative Predictive Value (NPV.)所謂的陽性預測值，就是檢查結果是陽性，而確實是得病而不是偽陽性的機率。
而陰性預測值，就是檢查結果是陰性，而確實沒有得病而不是偽陰性的機率。
注意：核心影响因素，就是该疾病在特定人群中的盛行率。
特异度和灵敏度计算
特异度和灵敏度计算特异度和灵敏度是医学诊断中常用的两个指标，用于评估一种诊断测试的准确性。
本文将介绍特异度和灵敏度的概念、计算方法、应用以及相关的统计学概念。
一、特异度的概念和计算方法特异度是指在没有疾病的人中，测试结果呈阴性的比例。
特异度高表示测试能够准确地排除没有疾病的人，避免了假阳性的情况。
特异度的计算方法是：特异度 = 真阴性 / (真阴性 + 假阳性)其中，真阴性是指没有疾病的人中测试结果呈阴性的比例，假阳性是指没有疾病的人中测试结果呈阳性的比例。
例如，某种疾病的发生率为10%，一种测试的结果分为阳性和阴性两种，其中阳性结果表示有疾病，阴性结果表示没有疾病。
经过测试，1000人中有100人患有该疾病，其中90人的测试结果为阳性，10人的测试结果为阴性；另外900人没有该疾病，其中80人的测试结果为阳性，820人的测试结果为阴性。
则该测试的特异度为：特异度 = 820 / (820 + 80) = 91.1%二、灵敏度的概念和计算方法灵敏度是指在有疾病的人中，测试结果呈阳性的比例。
灵敏度高表示测试能够准确地识别出有疾病的人，避免了假阴性的情况。
灵敏度的计算方法是：灵敏度 = 真阳性 / (真阳性 + 假阴性)其中，真阳性是指有疾病的人中测试结果呈阳性的比例，假阴性是指有疾病的人中测试结果呈阴性的比例。
例如，某种疾病的发生率为10%，一种测试的结果分为阳性和阴性两种，其中阳性结果表示有疾病，阴性结果表示没有疾病。
经过测试，1000人中有100人患有该疾病，其中90人的测试结果为阳性，10人的测试结果为阴性；另外900人没有该疾病，其中80人的测试结果为阳性，820人的测试结果为阴性。
则该测试的灵敏度为：灵敏度 = 90 / (90 + 10) = 90%三、特异度和灵敏度的应用特异度和灵敏度是评估一种诊断测试的准确性的重要指标，可以用于判断测试结果的可靠性。
在医学诊断中，通常需要同时考虑特异度和灵敏度的值，以确定一个测试的适用性。
精确度、特异度和灵敏度度的公式
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特异度和灵敏度计算
特异度和灵敏度计算
特异度和灵敏度是指医学检验结果的准确性指标。
特异度是指在健康人群中，检验结果为阴性的比例。
具体计算公式为：特异度 = 真阴性数 / （真阴性数 + 假阳性数）。
灵敏度是指在疾病人群中，检验结果为阳性的比例。
具体计算公式为：灵敏度 = 真阳性数 / （真阳性数 + 假阴性数）。
其中，真阳性是指在实际患病的人中，检验结果为阳性的人数；真阴性是指在实际健康的人中，检验结果为阴性的人数；假阳性是指在实际健康的人中，检验结果为阳性的人数；假阴性是指在实际患病的人中，检验结果为阴性的人数。
通常情况下，特异度越高，说明检验结果中假阳性的比例越低，可以认为检验结果的准确性越高；灵敏度越高，说明检验结果中假阴性的比例越低，可以认为检验结果的敏感性越高。
一般来说，医学检验结果的准确性需要同时考虑特异度和灵敏度，以便全面评估检验结果的准确性。
二分类观察结果的四格表
二分类观察结果的四格表全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：二分类观察结果的四格表是一种常用于分析分类变量之间关系的方法。
在统计学和研究方法学中，四格表是一种十分重要的工具，可以帮助研究者理清不同变量之间的关系，进行更深入的数据分析与解释。
本文将从基本概念、应用场景、制作方法和解读技巧等方面进行详细的介绍，希望能够帮助读者更好地理解和运用四格表进行研究。
一、基本概念四格表是一个基于两个分类变量的交叉表格，其中横轴表示一个变量的不同水平，纵轴表示另一个变量的不同水平。
通过将两个变量的水平组合，我们可以得到一个2×2的表格，即四格表。
在四格表中，每个单元格代表了两个变量特定水平组合下的个案或观察数量。
在四格表中，通常会将两个变量分别标记为“变量A”和“变量B”，并按照不同水平进行分类。
对于每个单元格，我们可以计算出各种统计指标，比如频数、比例、占比等，用以描述两个变量之间的关系。
二、应用场景四格表适用于各种研究领域和实际问题，特别适用于探讨两个二分类变量之间的关系。
在医学研究中，四格表经常用于比较不同药物治疗方案的疗效；在社会学研究中，四格表可以用于分析不同族群的收入水平与教育程度之间的关系。
四格表还可以应用于质性研究中，帮助研究者理清不同变量之间的关系，进而进行进一步的分析和解释。
研究者可以利用四格表分析不同性别对某一社会现象的态度差异，从而探讨性别在该现象中的作用。
三、制作方法制作四格表的方法相对简单，只需将研究对象按照两个分类变量分组，并计算各组别的频数或比例即可。
以下是制作四格表的具体步骤：1. 确定变量A和变量B，并分别标记在横轴和纵轴上。
2. 将研究对象按照变量A和变量B的不同水平进行分类，并填入对应单元格的频数或比例。
3. 计算四格表中各单元格的行列合计，并计算出总体合计。
4. 根据四格表中各单元格的数据，计算出各种统计指标，如占比、比例差、相对危险度等。
四、解读技巧在解读四格表时，需要注意以下几点技巧：1. 注重比例差异：通过比较四格表中不同单元格的比例差异，可以更清晰地了解两个变量之间的关系。
实验室灵敏度
实验室灵敏度灵敏度是指某方法对单位浓度或单位量待测物质变化所产生的响应量的变化程度,它可以用仪器的响应量或其他指示量与对应的待测物质的浓度或量之比来描述。
如分光光度法常以校准曲线的斜率度量灵敏度。
一个方法的灵敏度可因实验条件的变化而改变。
在一定的实验条件下，灵敏度具有相对的稳定性。
灵敏度的表示方法:通过校准曲线可以把仪器响应量与待测物质的浓度或量定量地联系起来，用下式表示它的直线部分:A=kC+a式中:A—仪器响应值;C —待测物质的浓度;a-校准曲线的截距;k—方法灵敏度，即校准曲线的斜率。
1975年国际纯粹和应用化学会通过的光谱化学中的名词、符号、单位及其用法的规定，把能产生1%吸收的被测元素浓度或含量定义为特征浓度和特征含量，它们可用以比较低浓度或低含量区域校准曲线的斜率。
分光光度法中常用的摩尔吸光系数ε，系指当测量光程为1cm,待测物质浓度为1mol/L,相对应的待测物质的吸光度数。
Ɛ越大，方法的灵敏度越高。
原子吸收中，以产生1% (即0.0044吸光度)吸收值相对应的浓度作为灵敏度。
气相色谱中，灵敏度是指通过检测器物质的量变化时，该物质响应值的变化率。
图中为不同组分量(Q)与对应响应值(R)图，直线部分斜率即为灵敏度(S)，见式(1):检测器按其响应特征，可分为浓度型和质量型两类,前者Q为浓度(C),单位为mg/ml,后者Q为质量流最(m)，单位为g/s，因此，两者灵敏度的具体计算式是不同的。
(1)浓度型式中: h---峰高 (mm):W h/2--半峰宽 (mm);A-峰面积(mm2);C1一记录器或数据处理机灵敏度(mV/mm);C2—纸速倒数 (min/mm);F—载气流速(换算至检测器温度下之流速) (ml/min);M—样品质量 (mg)。
因气体和液体的样品浓度单位不同，故S值的单位、含义等也略有不同。
见表。
表气体和液体的灵敏度符号、单位及含义测量灵敏度应在检测器的线性范围内进行。
诊断试验四格表资料分析-EmpowerStats
诊断试验四格表资料分析例：ECG诊断心梗发生的结果分析目的：分析试验结果与真实情况（金标准）的吻合程度。
金标准是指当前公认的诊断疾病最可靠的标准方法，可正确区分“有病”或“无病”。
数据如用通用符号表示：分析指标：1.检测患病率(prevalence)：是指被检测的全部对象中，检测出来的患者的比例。
即：检测患病率 = (a+b)/(a+b+c+d)2.实际患病率(prevalence)：是指被检测的全部对象中，真正患者的比例。
患病率对被评价的诊断试验，也称为验前概率，而预测值属于验后概率。
即：实际患病率 = (a+c)/( a+b+c+d) 3.敏感性：敏感性就是指由金标准确诊有病组内所检测出阳性病例数的比率（%）。
即本实验诊断的真阳性率。
其敏感性越高，漏诊的机会就越少。
即：敏感性= a/( a+c)4.特异性：是指由金标准确诊为无病组内所检测出阴性人数的比率（%），即本诊断实验的真阴性率。
特异性越高，发生误诊的机会就越少。
即：特异性= d/(b+d)5.诊断准确率：是指临床诊断检测出的真阳性和真阴性例数之和，占总检测人数的比例，即称本临床实验诊断的准确性。
即：准确性= (a+d)/ (a+b+c+d)6.阳性似然比（positive likelihood ratio）：阳性似然比是指临床诊断检测出的真阳性率与假阳性率之间的比值，即阳性似然比=敏感性/（1-特异性）。
可用以描述诊断试验阳性时，患病与不患病的机会比。
提示正确判断为阳性的可能性是错误判断为阳性的可能性的倍数。
阳性似然比数值越大，提示能够确诊患有该病的可能性越大。
它不受患病率影响，比起敏感度和特异度更为稳定。
阳性似然比=敏感性/（1-特异性）= (a/(a+c))/(b/ (b+d))7.阴性似然比（negative liklihoodratio）：阴性似然比是指临床实验诊断检测出的假阴性率与真阴性率之比值，此值越小，说明该诊断方法越好。
特异度名词解释
特异度名词解释特异度是在概率论与统计学中使用的一个术语，用来衡量一个分类器（如机器学习模型）对负样本的正确分类能力。
特异度描述了分类器将负样本正确分类的能力，并且是分类器消除错误正例的指标。
它是评估分类器性能的重要指标之一。
特异度的值越高，代表分类器对负样本的识别能力越强。
在二分类问题中，通常将样本分为正样本和负样本。
正样本是指我们希望分类器能够正确识别的样本，而负样本则是我们希望分类器将其正确判定为负的样本。
特异度是指分类器在识别负样本时的准确率。
特异度可以通过计算以下公式得到：特异度 = TN / (TN + FP)其中，TN代表将负样本正确分类为负的数量，FP代表将负样本错误分类为正的数量。
特异度的取值范围是从0到1。
当特异度为1时，意味着分类器完全没有将负样本错误分类为正样本的情况，即分类器对负样本的识别能力非常强。
而当特异度为0时，意味着分类器将所有负样本都错误分类为正样本，即分类器对负样本的识别能力非常差。
特异度在医学、金融、工业等领域中具有重要应用。
在医学中，特异度可以衡量某个诊断测试的准确性，例如对某种疾病的诊断。
高特异度的分类器可以帮助医生在尽可能少地将健康人诊断为病人的情况下准确地识别患有疾病的患者。
在金融领域，特异度可用于检测欺诈行为。
高特异度的模型可以更好地将正常交易与欺诈交易区分开来，提高金融机构对欺诈行为的识别能力。
总而言之，特异度是一个用于衡量分类器对负样本正确分类能力的指标。
通过计算分类器将负样本正确分类的数量与将负样本错误分类为正样本的数量之比，可以得到特异度的值。
特异度越高，分类器对负样本的识别能力越强。
评价模型性能的指标
评价模型性能的指标有很多，目前应用最广泛的有准确度，灵敏度，特异性，马修相关系数。
首先我们定义以下参数。
表2.1 预测结果的参数定义符号 名称描述TP True position,真阳性 表示阳性样本经过正确分类之后被判为阳性 TN True negative,真阴性 表示阴性样本经过正确分类之后被判为阴性 FP False position,假阳性 表示阴性样本经过错误分类之后被判为阳性 FNFalse negative,假阴性表示阳性样本经过错误分类之后被判为阴性1.准确度：TP TNaccuracy TP FP TN FN +=+++准确度表示算法对真阳性和真阴性样本分类的正确性 2.灵敏度： TPsencitivity TP FN=+灵敏度表示在分类为阳性的数据中算法对真阳性样本分类的准确度，灵敏度越大表示分类算法对真阳性样本分类越准确。
即被正确预测的部分所占比例。
3.特异性：TNspecificity TN FP=+特异性表示在分类为阴性的数据中算法对阴性样本分类的准确度，特异性越大表示分类算法对真阴性样本分类越准确。
4.马修相关系数：MCC =马修相关系数表示算法结果的可靠性，其值范围为[]1,1−+，当FP 和FN 全为0时，MCC 为1，表示分类的结果完全正确；当TP 和TN 全为0时，MCC 值为－1，表示分类的结果完全错误。
ROC 曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1‐特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。
在ROC 曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。
ROC 曲线的例子考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。
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灵敏度特异度四格表解释
灵敏度和特异度是统计学概念，用于评估一种测试或检测方法的准确性和可靠性。
灵敏度（Sensitivity）是指测试方法能够正确检测出正样本（真阳性）的能力。
它的计算公式为：灵敏度=真阳性/（真阳性+假阴性）。
灵敏度越高，说明测试方法能够更好地识别出患病的个体，避免漏诊。
特异度（Specificity）是指测试方法能够正确排除负样本（真阴性）的能力。
它的计算公式为：特异度=真阴性/（真阴性+假阳性）。
特异度越高，说明测试方法能够更准确地排除非患病的个体，避免误诊。
四格表（Confusion Matrix）是在二分类问题中用来呈现测试结果的一种矩阵形式。
它将实际情况和预测情况进行对比，包括四个格子：真阳性（True Positive，TP）、真阴性（True Negative，TN）、假阳性（False Positive，FP）和假阴性（False Negative，FN）。
四格表可以用于计算灵敏度和特异度。
TP代表真阳性，即实际为正样本且被正确预测为正样本的数量；TN代表真阴性，即实际为负样本且被正确预测为负样本的数量；FP代表假阳性，即实际为负样本但被错误地预测为正样本的数量；FN代表假阴性，即实际为正样本但被错误地预测为负样本的数量。
通过四格表中的数据，可以计算出灵敏度和特异度。
灵敏度 = TP / (TP + FN)，特异度 = TN / (TN + FP)。
综上所述，四格表可以用来解释测试方法的灵敏度和特异度，帮助评估其准确性和可靠性。