Calcolatore falsi positivi gratuito

Nel problema classico della mammografia, l'80% dei ginecologi sbagliava la risposta. Cambiando il modo di presentare gli stessi numeri, la quota di risposte corrette è passata dal 21% all'87%.

Calcola il valore predittivo

Servono tre numeri. I primi due sono quelli che si trovano di solito; il terzo è quello che decide il risultato e viene citato meno.

Prevalenza (quanto è frequente la condizione)

Sensibilità (positivi tra chi ha la condizione)

Tasso di falsi positivi (positivi tra chi non ce l'ha)

Oppure carica un esempio

Risultato

— dei positivi ha davvero la condizione

Su 1.000 persone testate	Quante

Come si legge —

E se il test è negativo —

Il peso della prevalenza —

Perché questo formato funziona I numeri tornano Le quattro frequenze naturali sommano al totale delle persone testate, mentre le quattro probabilità condizionate non sommano a 100: ciascuna coppia è normalizzata sulla base di partenza. Sono conteggi semplici, non rapporti — il modo in cui gli esseri umani codificavano l'informazione prima che le probabilità matematiche fossero inventate.

Il calcolo è avvenuto nel tuo browser. Nessuno di questi valori è stato inviato o salvato.

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Questo strumento non valuta un tuo risultato: fa un calcolo con i numeri che gli fornisci. I valori di prevalenza, sensibilità e falsi positivi variano molto tra test, popolazioni e laboratori: quelli che riguardano il tuo caso li conosce chi ti segue.

Il problema dei ginecologi

A 160 ginecologi: prevalenza 1%, sensibilità 90%, falsi positivi 9%. Una donna risulta positiva: quanto è probabile un tumore? Circa l'80% ha sbagliato, spesso rispondendo intorno all'81%. La risposta giusta è circa il 9%.

Su 1.000 donne
Con tumore	10, di cui 9 positive
Senza tumore	990, di cui 89 positive
Positive totali	98, di cui 9 con tumore

Riformulato in conteggi, le risposte corrette sono passate dal 21% all'87% dopo un'ora di formazione.

Rischio relativo e assoluto

«Lo screening riduce la mortalità del 25%» significa circa una donna in meno su 1.000, non 250. Il 92% delle donne europee sovrastima molto questo beneficio. Un valore predittivo basso non rende inutile lo screening: un positivo apre un percorso di conferma, non una diagnosi.

Domande frequenti

Come può un test accurato al 90% sbagliare quasi sempre?

Perché il 90% è la sensibilità; con una condizione rara la maggior parte dei positivi arriva dalla grande massa di persone sane.

Perché la riformulazione in conteggi funziona così bene?

Perché i conteggi sommano al totale delle persone testate, e il calcolo si vede senza moltiplicare probabilità.

Un valore predittivo basso significa che lo screening non serve?

No: è normale per uno screening su condizioni rare; per questo un positivo si conferma con altri esami.

Che cosa significa che lo screening riduce la mortalità del 25%?

Che su 1.000 donne una in meno morirà della malattia: è un numero relativo, non 250 vite su 1.000.

Il mio medico saprà interpretarlo?

Non è scontato: chiedi esplicitamente quanti positivi su cento sono veri nel tuo caso.

Fonte e metodo

Il problema classico: Posto a 160 ginecologi tedeschi nel 2007: prevalenza 1%, sensibilità 90%, tasso di falsi positivi 9%; domanda sul valore predittivo di un risultato positivo
Risposta corretta: Circa il 9%: su 10 donne con test positivo, 9 sono falsi positivi
Risposte osservate: Circa l'80% dei ginecologi non sapeva rispondere; le stime variavano dall'1% al 90%, con risposta più scelta intorno all'81%
Traduzione in frequenze naturali: Su 1.000 donne: 10 hanno il tumore e 9 risultano positive; delle 990 senza tumore, circa 89 risultano positive; totale 98 positivi, di cui 9 veri — 9/98 = 9,2%
Effetto della riformulazione: Dopo una sessione di un'ora, la quota di risposte corrette è passata dal 21% all'87%
Ragione tecnica: Le frequenze naturali sommano al totale dei testati; le probabilità condizionate sono normalizzate rispetto alle basi di partenza e non sommano a 100
Altri contesti documentati: La maggior parte dei consulenti per l'HIV riteneva certo un test positivo; medici con risultati positivi di screening colorettale stimavano la probabilità tra 1% e 99%; solo il 6% di studenti, specializzandi e docenti rispondeva correttamente a due domande
Medici di base: Su 412 medici statunitensi, il 47% riteneva che un maggior numero di tumori individuati da un test dimostri che il test salva vite
Percezione dei cittadini: Su circa 5.000 donne in nove paesi europei, il 92% sovrastimava la riduzione di mortalità della mammografia di un fattore tra 10 e 200 o non sapeva; per lo screening prostatico negli uomini il dato era dell'89%
Informazione sui danni: Di oltre 300 cittadini che si sottoponevano regolarmente a screening oncologici, più del 90% non era mai stato informato dal medico di sovradiagnosi e sovratrattamento
Il 25% della mammografia: È una riduzione relativa; corrisponde a una donna in meno ogni 1.000 che morirà della malattia
Limiti: Non interpreta referti; non è un argomento contro gli screening; non tiene conto dei fattori individuali che modificano la prevalenza; non valuta il bilancio tra benefici e danni
Pubblicato: 28 agosto 2026
Ultima revisione: 28 agosto 2026
Prossima revisione: febbraio 2027

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