阳性预测值等于

真实阳性数除以（真实阳性数+假阳性数）。

阳性预测值，这个概念在我接触问答论坛这么多年里，是挺常被提到的。它就是预测一个测试结果为阳性的样本中，实际为阳性的概率。我给你举个例子，可能有点偏激，但形象。
记得有一次，我参加了一个健康讲座，主讲人提到一个测试，说它的阳性预测值是80%。我当时也没想明白，就私下里查了查资料。举个例子，假设这个测试在1万个人中做了，结果显示有8000人阳性，但实际上只有800人是真的阳性，那这个测试的阳性预测值就是800/8000，也就是80%。
这个数值越高，说明测试结果为阳性的准确性越高。但说实话，这个值也不能保证100%准确，因为测试本身可能有误诊的可能，或者样本中本身就有一定比例的阳性。
数据我记得是X左右，但建议你核实。这块我没亲自跑过，只是根据我多年的经验，给你一个大概的理解。

阳性预测值（Positive Predictive Value，简称PPV）是一个统计指标，它反映了测试结果为阳性的样本中，真正为阳性的概率。用更通俗易懂的话来说，就是如果你做了某个测试结果为阳性，那么这个结果为阳性的准确率。
它的计算公式是：
\[ \text{PPV} = \frac{\text{真阳性数}}{\text{真阳性数 + 假阳性数}} \]
举个例子，假设一个新冠检测的PPV是90%，这意味着如果检测结果显示为阳性，那么有90%的概率这个结果是真的，即这个人确实感染了新冠病毒。这个数字是通过实际检测出来的真阳性和假阳性的数量计算得来的。
不过，需要注意的是，PPV会受到其他因素的影响，比如测试的敏感性（真阳性率）和特异性（真阴性率）。如果测试的特异性很高，那么假阳性数就会相对减少，PPV也会更高。相反，如果测试的敏感性不高，真阳性数就会减少，导致PPV降低。