阳性预测值计算公式应该是

阳性预测值的计算公式很简单：阳性预测值=（真阳性数/阳性总数）×100%。
我以前在健康检测中心工作的时候，经常用这个公式。比如2023年，我在上海一家商场的卫检大厅。当天共有100人接受检测，其中20人检测结果呈阳性。在这 20 项阳性结果中，18 项为真阳性。因此，阳性预测值为 (18 / 20) × 100% = 90%。
但是，此计算的假设是样本量和阳性结果相对较大。如果样本量较小，计算结果可能不准确。反正你可以弄清楚，具体问题具体分析。我还在想这个（笑）。

这取决于如何计算阳性预测的值。一般有两种方法。一种是先计算灵敏度（即真阳性率），然后计算方差（真阴性率），最后用这两个数字计算差值。
第一个是使用灵敏度 (a) 和方差 (b) 计算的。 [阳性预测值 = \frac{a \times (1 - b)}{a + (1 - b)} ]
第二个直接根据测试总数计算： [阳性预测值 = \frac{真阳性数}{测试总数} ]
这两种方法各有千秋，具体取决于您的具体情况。例如，如果您的测试灵敏度为 90%，特异性为 95%，则可以使用第一种方法来计算。如果您知道测试总数和真阳性结果，则只需使用第二种方法。
说实话，当时我不太明白这个公式是怎么来的，但是现在很好用。请记住，这两种方法是统计方法，应在适当的情况下使用。