Università del Piemonte Orientale
Corso di laurea in medicina e chirurgia
Corso di Statistica Medica
Elementi di calcolo delle probabilità.
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
1
In questa lezione parleremo di:
Probabilità: definizione e stima
Dominio della variabile e spazio campionario
Eventi e probabilità di un evento
Probabilità del verificarsi di due eventi
Probabilità condizionata
Applicazione: valutazione delle caratteristiche di un test diagnostico (sensibilità, specificità,
valori predittivi)
Probabilità e Odd
Curva ROC
Applicazione : valutazione del numero atteso ipotizzando eventi indipendenti.
Applicazione: valutazione della probabilità di un risultato positivo in una sequenza di test.
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Probabilità: valutazione della possibilità che accada (o sia accaduto) un evento.
Esempi:
1. La probabilità di incontrare una persona conosciuta ieri
2. La probabilità che domani piova
3. La probabilità che la Juventus batta il Perugia alla prima partita di campionato
4. La probabilità di lanciare una moneta ed ottenere testa
5. La probabilità che un bambino nato oggi viva almeno 80 anni
6. La probabilità che un campione di sangue presenti una concentrazione di emoglobina di
14,456 g/100ml
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3
Evento, che può
verificarsi o non
verificarsi
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Probabilità che l’evento
si verifichi
4
Evento
Probabilità
Incontro di ...
La probabilità di incontrare una persona conosciuta ieri
Pioggia
La probabilità che domani piova
Vittoria della J sulla P
La probabilità che la Juventus batta il Perugia alla prima partita di
alla prima partita
campionato
Testa
La probabilità di lanciare una moneta ed ottenere testa
80° compleanno
La probabilità che un bambino nato oggi viva almeno 80 anni
Campione ematico con
La probabilità che un campione di sangue presenti una
Hb= 14,456 g/100ml
concentrazione di emoglobina di 14,456 g/100ml
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Queste affermazioni appartengono a due categorie diverse:
Le affermazioni 1-3 indicano la propensione soggettiva a valutare la possibilità che
l’evento accada. (giudizio di un esperto)
Le affermazioni 4-6 consentono la risposta in base alla definizione di uno spazio
campionario ed alla misura della probabilità associata all’evento.
Noi parleremo di probabilità limitatamente a questa seconda accezione.
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6
La stima della probabilità:
A priori:
• Simmetria (geometria): lancio di moneta o di dado, estrazione del lotto
• Logica1 ‘se x è vero allora consegue che y deve essere pari a….’
A posteriori
• Frequenza di un evento osservata in un numero molto alto di prove
• Limite della frequenza di un evento osservata per un numero di prove tendente all’infinito
1
Corrisponde alla stima della probabilità conseguente alla formulazione di un’ipotesi. L’argomento sarà ripreso nelle prossime lezioni
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7
probabilità di ottenere croce
0.70
0.60
prob.
0.50
prob.
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
105
n. lanci
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Inoltre si osservi che:
- la variabile considerata negli esempi 4-5 può assumere solo alcuni valori in un intervallo,
nel caso i valori 1,2,3,4,5,6 (variabile discreta);
- la variabile considerata nell’esempio 5 può assumere due soli valori (vivo, morto)
(variabile binaria);
- la variabile considerata nell’esempio 6 può assumere tutti i valori in un intervallo
(variabile continua), pertanto l’evento è definito come un risultato corrispondente ad un
definito intervallo di valori.
L’intervallo in cui sono compresi i valori che possono essere assunti da una variabile è
detto ‘dominio della variabile’ o ‘spazio campionario’.
Approfondiremo dapprima il caso delle variabili categoriche e delle variabili binarie.
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Probabilità di un evento
P = r/N
Dove
r = frequenza dell’evento
N = Numero di possibili eventi
Evento = estrazione di un asso di cuori
r = 1 (c’è un asso di cuori nel mazzo)
N = 40 (il mazzo è di 40 carte)
P=1/40=0,025
Evento = estrazione di un topo maschio dalla gabbia
r = 10 (numero di topi di sesso maschile)
N = 20 (numero totale di topi)
P=10/20=0,5
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10
Alcune ulteriori definizioni e regole:
Spazio Campionario (S): l’insieme di tutte le possibili evenienze.
P(S) = 1
La probabilità di un evento è compresa nell’intervallo
0 (evento impossibile) -
1 (evento certo)
0 <= P(A) <= 1
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Eventi e probabilità complementari
Dato un evento, le due condizioni "evento che si verifica" ed "evento che non si verifica"
esauriscono tutte le possibilità.
Pertanto
P(evento che si verifica) + P(evento che non si verifica) =1
e
P(evento che si verifica) = 1 - P(evento che non si verifica)
Parliamo in questo caso di probabilità complementari.
NON A
A
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Cosa possiamo dire relativamente alla probabilità di due eventi?
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Dati due eventi possiamo essere interessati al verificarsi di uno qualsiasi dei due.
oppure al verificarsi di entrambi.
oppure al verificarsi di uno solo se un'altro si è già verificato.
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Il verificarsi di entrambi gli eventi è indicato come ‘intersezione’
e la probabilità è la probabilità dell’intersezione
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(A ∩ B)
P( A ∩ B )
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Il verificarsi di uno qualsiasi dei due è indicato come ‘unione’
e la probabilità è la probabilità dell’unione
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(A ∪ B)
P( A ∪ B )
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La probabilità del verificarsi di un evento solo se un'altro si è già verificato è definita
Probabilità Condizionata.
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Quando due eventi non possono mai verificarsi contemporaneamente parliamo di ‘eventi
mutuamente esclusivi’ o disgiunti.
Pertanto:
P( A ∩ B ) = 0
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Nel caso di eventi mutuamente esclusivi la probabilità del verificarsi di uno o l'altro dei due
(probabilità dell'unione) è data da:
P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P (B )
La probabilità di uno o l'altro tra due eventi mutuamente esclusivi è data dalla somma delle
probabilità di ciascuno dei due eventi
Es. la probabilità di avere testa o croce ad un lancio di moneta è:
P (testa o croce) = P (testa) + P (croce) = 0,5 + 0,5
La stessa regola si può estendere alla probabilità di uno (o più) tra n eventi mutuamente
esclusivi.
P(A o B o C) = P(A∪
∪B∪
∪C) = P(A) + P(B) + P(C)
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La probabilità del realizzarsi di uno o l’altro tra due eventi non mutuamente esclusivi
è la somma delle probabilità di ciascuno dei due eventi sottratta della probabilità di
entrambi (che altrimenti sarebbe conteggiata doppia)
P(A o B) = P(A) + P(B) – P(A e B)
P ( A ∪ B ) = P ( A) + P (B ) − P ( A ∩ B )
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Es. la probabilità di estrarre una carta di segno (Cuori) o (figura) da un mazzo di 40 carte:
P (Cuori o figura) = P(cuori) + P(figura) – P(Cuori e figura)
= 10/40 + 12/40 - 3/40 = 19/40 = 0,475
Es. la probabilità di avere un numero <=3 o un pari ad un lancio di dado è:
P (<=3 o pari) = P (<=3) + P (pari) –P(<=3 e pari)=3/6 + 3/6 – 1/6*=5/6
*Perchè 1/6?
Quanto vale la probabilità di un numero pari tra i numeri<=3? E tra i numeri > 3?
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La regola precedente del calcolo della probabilità di due eventi esclusivi si ricava da questa
regola generale considerando che, se gli eventi sono esclusivi, la probabilità che si
verifichino entrambi è 0
Es. la probabilità di avere un numero che sia <=3 o >=5 ad un lancio di dado:
P (<=3 o >=5) =
P (<=3) + P (>=5) –P(<=3 e >=5) =
3/6 + 2/6 – 0/6 =
5/6
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Verifichiamo queste regole nel caso di uno spazio campionario di dimensioni limitate e
composto da elementi discreti, ad es. dato dal lancio di una moneta e dal lancio di un dado.
Lo spazio campionario è definito come l’insieme di tutti i possibili risultati.
Nel caso dato N = 12.
DADO
Moneta
1
2
3
4
5
6
T
X
X
X
X
X
X
C
X
X
X
X
X
X
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23
Iniziamo considerando la probabilità di uno dei due eventi.
Ev. 1. Estrazione di un 3 al lancio del dado
DADO
Moneta
1
2
T
X
C
X
3
4
5
6
X
X
X
X
X
X
X
X
r=2; N=12
P(dado=3) = 2/12 = 1/6
Si noti che in questo caso la probabilità non tiene conto del lancio della moneta (viene
definita ‘probabilità marginale’).
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Ev. 2. Testa al lancio della moneta
DADO
Moneta
1
2
3
4
5
6
X
X
X
X
X
X
T
C
r=6; N=12
P(testa) = 6/12 = 1/2
Si noti che in questo caso la probabilità non tiene conto del lancio del dado (probabilità
marginale).
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25
Passiamo quindi a valutare l'estensione dello spazio campionario corrispondente al
verificarsi dei due eventi (uno o l'altro).
Estrazione di 3 al lancio del dado o testa al lancio della moneta.
DADO
1
Moneta
2
T
C
3
4
5
6
X
X
X
X
X
X
• dado=3 -> r=2 ; N=12; P(dado=3) = 2/12
• moneta=testa -> r=6 ; N=12; P(testa) = 6/12
• sia 3 sia testa = 1/12
p(dado=3 o moneta= testa) = p(dado=3) +p(testa) - p(dado=3 e moneta= testa) =
=1/6 + 1/2 – 1/12 = 2/12 + 6/12 -1/12 = 7/12
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La probabilità del realizzarsi congiunto di due eventi
è data dal prodotto della probabilità del primo evento per la probabilità del secondo
essendosi verificato il primo:
P(A e B) = P(A) P(B|A)
P(A ∩ B) = P(A) P(B|A)
P(B|A) è la probabilità condizionata del verificarsi di B quando A si è verificato
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Es. la probabilità di avere un numero <=3 o un pari ad un lancio di dado è:
P (<=3 o pari) = P (<=3) + P (pari) –P(<=3 e pari)=3/6 + 3/6 – 1/6*=5/6
*Perchè 1/6?
Quanto vale la probabilità di un numero pari tra i numeri<=3? E tra i numeri > 3?
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Se due eventi sono indipendenti
P(B|A) = P(B)
e quindi la probabilità che si verifichino entrambi è data dal prodotto delle probabilità di
ciascuno dei due eventi.
P(A ∩ B) = P(A) P(B)
se P(B|A) = P(B)
Due eventi sono indipendenti quando la probabilità che accada il primo non cambia la
probabilità che accada il secondo.
P(A|B) = P(A|nonB) = P(A)
Esempio: La probabilità che sia estratto un numero del lotto non è influenzata dal fatto che
sia stato estratto la settimana precedente (salvo interventi umani!).
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La probabilità del realizzarsi congiunto di due eventi secondo lo spazio campionario
Es. Estrazione di 3 al lancio del dado e croce al lancio della moneta
I due eventi sono indipendenti: i due lanci non si influenzano reciprocamente.
DADO
Moneta
1
2
3
4
5
6
T
X
X
X
X
X
X
C
X
X
X
X
X
X
Possiamo verificare che la probabilità congiunta dei due eventi occupa 1 / 12 dello spazio
campionario.
Cosa accade dall'applicazione delle regole del calcolo della probabilità?
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Dado
=3 -> r=2 ; N=12; P(dado=3) = 2/12 = 1/6
moneta=testa -> r=6 ; N=12; P(testa) = 6/12 = 1/2
p(dado=3 ∩ testa)
= p(dado=3) * p(testa|dado=3) =
= p(dado=3) * p(testa) = 1/6 * 1/2 = 1/12
Si verifica che nel caso di eventi indipendenti la probabilità dei due eventi è il prodotto delle
probabilità marginali.
Un metodo per valutare empiricamente se due variabili sono associate è quello di
confrontare la distribuzione di probabilità osservata con quella che ci si attenderebbe se le
due variabili fossero indipendenti. L’argomento sarà ripreso nelle lezioni sull’inferenza
statistica.
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Probabilità condizionata
(più semplice): Probabilità del verificarsi di un evento quando un'altro si è già verificato
(più difficile): E’ la probabilità calcolata per un sottoinsieme dello spazio campionario,
definito in base al valore di una variabile condizionante.
Tale sottoinsieme è definito in modo da contenere tutti e soltanto i punti che rappresentano
il realizzarsi dell’evento condizionante (valore di una variabile condizionante).
Ad es. l’insieme dei valori scritti sulle 6 facce di un dado (1,2,3,4,5,6) può essere suddiviso
in due sottoinsiemi:
pari (2,4,6)
dispari (1,3,5)
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Osserviamo che:
p(1) = 1/6
P(1|dispari)=1/3
P(1|pari)=0
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33
Applicazione del calcolo delle probabilità condizionate:
La valutazione dei tests diagnostici
In ambito sanitario vengono comunemente utilizzati esami diagnostici (tests di laboratorio,
radiografie, esame obiettivo, altri). Questi esami hanno l’obbiettivo di riconoscere i soggetti
malati e quelli sani, relativamente alla condizione esaminata.
Esempi: programmi di screening (proposti a tutta la popolazione) che sono in atto o in
corso di sperimentazione in Piemonte per:
- neoplasie della mammella;
- neoplasie della cervice uterina;
- neoplasie del grosso intestino;
- fenilchetonuria (neonati);
- insufficienza tiroidea (neonati).
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Nella situazione più semplice un esame diagnostico fornisce un risultato che può essere
espresso come ‘esame positivo’ oppure ‘esame negativo’.
Spesso anche esami il cui risultato è espresso su una scala continua sono interpretati
come Positivi / Negativi in quanto indicano oppure negano l’esistenza di una patologia.
(Questo aspetto sarà sviluppato durante il corso di EBM del 5° anno.)
I soggetti sottoposti all’esame sono sottoposti ad ulteriori esami oppure a sorveglianza
clinica e quindi possono essere definiti come sani o malati. (Questo accade per tutti i
soggetti nelle fasi sperimentali del programma, in fase di implementazione di regola
vengono sottoposti ad esami ulteriori i casi positivi ed a sola sorveglianza clinica o
epidemiologica i casi negativi).
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
35
I risultati di un esame possono quindi essere riassunti in una tabella di contingenza con
due righe (per il risultato dell’esame) e due colonne (per indicare se il soggetto era malato
o no).
Malattia
Malato
Test
Sano
Totale
Positivo
Negativo
Totale
Il totale delle righe indicherà quanti soggetti hanno esame positivo e quanti negativo.
Il totale delle colonne indicherà quanti soggetti sono risultati malati e quanti sani al termine
dei controlli e della sorveglianza clinica.
I totali di riga e di colonna sono indicati anche come totali marginali
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E’ esperienza comune che gli esami non sono perfetti e che alcuni soggetti malati avranno
un esame negativo mentre alcuni soggetti sani avranno un esame positivo.
Le 4 celle della tabella consentono di scrivere il numero dei soggetti separatamente in base
alle seguenti condizioni:
Esame
Malattia
Indicati come:
Positivo
Malati
Veri Positivi (VP)
a
Positivo
Sani
Falsi Positivi (FP)
b
Negativo
Malati
Falsi Negativi (FN)
c
Negativo
Sani
Veri negativi (VN)
d
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Lettera
37
Malattia
Test
Positivo
Negativo
Totale
Malato
a
c
a+c
Sano
b
d
b+d
Totale
a+b
c+d
N
Sano
FP
VN
Totale
Oppure:
Malattia
Test
Positivo
Negativo
Totale
Malato
VP
FN
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38
Esempio (costruito con dati ipotetici)
Malattia
Malato
Test
Sano
Totale
Positivo
160
Negativo
240
Totale
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
150
250
400
39
Da questa tabella possiamo calcolare i due indicatori fondamentali per la valutazione delle
capacità di un test:
Sensibilità
probabilità che il test sia positivo se il sogg. è malato
= P(+|malato)
è stimata dalla proporzione di malati con test positivo.
= a / (a+c) = VP / Totale malati
Specificità
probabilità che il test sia negativo se il sogg. non è malato
= P(-| non_malato)
è stimata dalla proporzione di non_malati con test negativo.
= d / (b+d) = VN / Totale sani
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40
Da questa tabella possiamo calcolare i due indicatori fondamentali per valutare la
probabilità di malattia (o di assenza di malattia) sulla base dei risultati del test:
Valore predittivo del risultato positivo
probabilità che il sogg. sia malato se il test è positivo
= P(malato|+)
è stimata dalla proporzione di test positivo con sogg malato
= a / (a+b) = VP / Totale positivi al test
Valore predittivo del risultato negativo
probabilità che il sogg. sia non_malato se il test è negativo
= P(non_malato|-)
è stimata dalla proporzione di test negativo con sogg non_malato
= d / (c+d) = VN / Totale negativi al test
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
41
Esempio (costruito con dati ipotetici)
Malattia
Test
Malato
Sano
Totale
Positivo
120
40
160
Negativo
30
210
240
150
250
400
Totale
Sensibilità
= a / (a+c) = 120 / 150 = 80,0%
Specificità
= d / (b+d) = 210 / 250 = 84,0%
Valore predittivo del risultato positivo = a / (a+b) = 120 / 160 = 75,0%
Valore predittivo del risultato negativo = d / (c+d) = 210 /240 = 87.5%
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
42
Si noti che il valore predittivo del risultato di un esame dipende dalla frequenza della malattia
(prevalenza) nella popolazione sottoposta ad esame.
Sensibilità = 95% e Specificità = 95%
Preval.
VP+
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
99
95
90
80
60
40
20
10
5
1
0,5
0,1
99
97
93
83
68
50
16
9
2
99,9 99,7 99,4
VP-
16
50
68
83
93
97
99
99,4 99,7 99,9 99,9 99,9
1-(VP-)
84
50
32
17
7
3
1
0,6
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
0,3
0,1 0,03 0,01
43
Un modo alternativo di esprimere la Probabilità: Probabilità e Odd
Odd = Probabilita / (1- Probabilità)
Odd (T+ tra i malati) = Sensibilità / (1- sensibilità)
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
44
Applicazione: il calcolo della probabilità condizionale: la curva ROC
Distribuzione di frequenza dell'enzima CK in persone con sintomi compatibili con infarto miocardico
480+
non infarto
infarto
440-479
400-439
360-399
320-359
280-319
C
K
240-279
200-239
160-199
120-159
80-129
40-79
0-39
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
-100
-80
-60
-40
45
-20
numero osservazioni
0
20
40
60
infarto
2
13
30
30
21
19
18
13
19
15
7
8
35
CK
1-39
40-79
80-129
120-159
160-199
200-239
240-279
280-319
320-359
360-399
400-439
440-479
480+
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
non infarto
88
26
8
5
0
1
1
1
0
0
0
0
0
46
Nel caso di un test che fornisce risultati secondo una scala numerica, occorre
definire il valore corrispondente alla separazione tra risultato positivo e risultato
negativo (cutoff point).
Corso di laurea in medicina e chirurgia–- Statistica Medica – Probabilità
47
Come variano sensibilità, specificità e valore predittivo?
n.> cutoff
Cutoff
1
40
80
120
160
200
240
280
320
360
400
440
480
Infarto
230
228
215
185
155
134
115
97
84
65
50
43
35
Non infarto
130
42
16
8
3
3
2
1
0
0
0
0
0
Corso di laurea in medicina e chirurgia - Corso di Statistica Medica Elementi di calcolo delle probabilità
Sens
Spec
VP+
VP-
1,00
0,00
0,64
0,98
0,99
0,68
0,84
0,88
0,93
0,88
0,93
0,73
0,80
0,94
0,96
0,63
0,67
0,98
0,98
0,57
0,58
0,98
0,98
0,53
0,50
0,98
0,98
0,49
0,42
0,99
0,99
0,47
0,37
1,00
1,00
0,44
0,28
1,00
1,00
0,42
0,22
1,00
1,00
0,41
0,19
1,00
1,00
0,40
0,15
1,00
1,00
0,36
48
Curva ROC (receiver operating characteristic)
0,0
1,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
>=40
0,9
0,8
>=120
0,7
sensibilità
0,6
>= 160
0,5
>=200
0,4
0,3
>= 220
0,2
0,1
0,0
1-specificità
La curva ROC presenta graficamente la variazione della sensibilità e della
specificità con il variare del cutoff.
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49
Esempi di valori di sensibilità e specificità
Ref.
Sackett
r.21
Malattia
Ulcera, ernia iatale o
altra patologia gastrica
Tipo di pazienti
Pazienti con sintomi
inviati a controllo
specialistico
Gold standard
Esame radiologico
Sackett
r.28
Stenosi coronarica >
50%
Coronarografia
Sackett
r.28
Stenosi coronarica >
70%
Pazienti con angina
instabile inviati a
controllo specialistico
Pazienti con angina
instabile inviati a
controllo specialistico
Coma non traumatico
Pazienti e volontari
Puntura lombare o
immagine radiologica
Biopsia transrettale
Sackett r.20
Recupero senza
invalidità
Sackett r.19
Aumento della
pressione endocranica
Sackett r.14 Tumore della prostata
Sackett r.17
Trombosi venosa
profonda
Sackett r16
Carcinoma
pancreatico
Coronarografia
Follow-up
Test
Anamnesi mirata
(storia clinica,
relazione tra dolore ed
assunzione di cibi)
Anamnesi mirata
(aumento dei sintomi)
Sensibilità
95%
Specificità
30%
83%
39%
ECG sforzo (positivo
se ST sottoslivellato
>1mm)
Riflesso corneale
60%
91%
92%
35%
100%
88%
56%
29%
94%
98%
55%
69%
91%
89%
92%
92%
65%
90%
82%
82%
Assenza di pulsazione
della vena retinica
Uomini con sintomi di
Fosfatasi acida
ostruzione delle vie
Citologia secrezione
urinarie
prostatica
Citologia di agobiopsia
Palpazione per la
ricerca di noduli
Pazienti con sintomi
Angiografia venosa
Pletismografia e
inviati a controllo
con mezzo di
diffusione fibrinogeno
specialistico
contrasto
marcato con 125I
Pazienti con sintomi di Intervento chirurgico o
Ecografia
carcinoma del
autopsia
TAC
pancreas in centro
specialistico
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50
Applicazione del calcolo della probabilità congiunta di eventi indipendenti:
calcolo del numero di soggetti attesi per la combinazione di due variabili.
P(A ∩ B) = P(A) P(B)
Dobbiamo valutare se il colore della buccia rende le mele diversamente
resistenti alle infestazioni per decidere se possiamo concentrare i trattamenti
antiparassitari.
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51
Immaginiamo un esperimento su 300 mele prese a caso in un frutteto, di cui
150 bianche e 150 rosse. 72 mele hanno un baco e 228 no.
colore
Bianche
Rosse
Con baco
R1
Senza baco
R2
C1
C2
T
Se il colore delle mele e la probabilità di trovare un baco fossero
indipendenti, quale probabilità avremmo di avere una mela rossa con un
baco?
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52
Bianche
Rosse
Con baco
P=(C1/T*R1/T)
P=(C2/T*R1/T)
R1
Senza baco
P=(C1/T*R2/T)
P=(C2/T*R2/T)
R2
C1
C2
T
P (mela rossa) = C2 / T = 150 / 300 = 0,5
P(baco) = R1 / T = 72 / 300 = 0,24
P(mela rossa | baco) = 0,5 x 0,24 = 0,12
Numero di eventi attesi = probabilità * Totale
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53
Probabilità
colore
Bianche
Con baco
Rosse
0,24 x 0,5 = 0,12
0,24
Senza baco
0,76
0,5
0,5
1
Numero (Quante mele mi aspetto rosse e con baco?)
colore
Bianche
Con baco
Rosse
0,12 x 300 = 36
72
Senza baco
228
150
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150
300
54
Esercizio: completare la tabella
colore
Bianche
Con baco
Rosse
0,12 x 300 = 36
72
Senza baco
228
150
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150
300
55
Applicazione del calcolo delle probabilità:
il calcolo della probabilità di due eventi complementari
p e q rappresentano le probabilità di due eventi complementari tali cioè che
p + q =1
allora
p = 1-q
Questa considerazione è utile per risolvere numerosi problemi.
Es. La probabilità (p) di sopravvivere 5 anni ad un tumore polmonare è 0.10
Quindi:La probabilità di morire entro 5 anni dalla diagnosi di un tumore
polmonare è
1 - 0,10 = 0,90
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56
Applicazione : probabilità di evento favorevole in una serie di prove indipendenti
Caso 1: La probabilità è costante per le diverse prove
Un problema che si pone spesso riguarda il calcolo della probabilità che accada
‘almeno 1 evento’ in una serie di prove.
(ad esempio: almeno 1 esame positivo in una sequenza di 3 ripetizioni dello stesso
esame, come nel caso del test Haemoccult per la ricerca del sangue occulto nelle feci)
Il problema prevede una soluzione complessa perchè ‘almeno 1’ vuol dire:
1 successo oppure 2 successi oppure 3 successi
Inoltre i successi possono verificarsi in diversa sequenza:
aax axa xaa axx xax xxa xxx
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57
Nel caso di eventi indipendenti una soluzione abbreviata2 si ottiene considerando che:
p (almeno 1 positivo) = 1 – p(nessuno positivo) = 1 – p(esame negativo in tutte le prove)
p(esame negativo in tutte le prove) = p(1° es. neg.) x p(2° neg) x ….. x p(n°neg.)
se la probabilità è costante
= p(esame neg)n
dati
n = numero ripetizioni
per ciascun esame, p(esame positivo) è indipendente dai risultati degli altri esami
quindi:
p (almeno 1 positivo) = 1 – p(no pos)
2
Una soluzione più complessa consiste nell’applicazione del test binomiale.
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58
Applicazione : probabilità di evento favorevole in una serie di prove indipendenti
Caso 2: La probabilità varia per le diverse prove
Considerate tre tecniche radiografiche (es. Rx addome, ecografia addominale, TAC
addome) ad ognuna delle quali è associata la probabilità di diagnosticare una
determinata malattia (es. tumore del pancreas).
Tali probabilità sono:
Per l’Rx addome=0.05
Per l’ecografia=0.65
Per la TAC addome=0.90
Se si effettuassero queste 3 tecniche successivamente su un paziente affetto da tumore
al pancreas quale sarebbe la probabilità di diagnosticare la malattia?
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59
(attenzione! Equivale a chiedere quale sia la probabilità che si ottenga almeno un esame
positivo. Per un malato corrisponde alla probabilità che venga effettuata almeno una
diagnosi corretta).
P (rx_neg)= 0.95
P (eco_neg)= 0.35
P(TAC_neg)=0.10
P(tutte_neg)= 0.95 * 0.35 * 0.10 = 0,03325
P(almeno1 positivo)= 0,96675
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60
Esercizi
p. 121 es.2, 3, 7, 8
p. 122 es 10
p 123 es 19. Calcolare la tabella dei valori attesi.
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Esercizio (costruito con dati ipotetici)
Malattia
Test
Malato
Sano
Totale
Positivo
120
4000
4120
Negativo
30
21000
21030
150
25000
25150
Totale
Si calcolino i seguenti indici:
Sensibilità
=
Specificità
=
Valore predittivo del risultato positivo =
Valore predittivo del risultato negativo =
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