Die Fehlerquote des Coronatests hängt auch von der sogenannten [b]Vortestwahrscheinlichkeit [/b]ab, wissenschaftlich [b]Prävalenz [/b]genannt. [br]Würde man die ganze Gesellschaft testen mit einem Durchseuchungsgrad (Prävalenz) von 1% bis 2 %, gibt es andere Ergebnisse als wenn man nur Personen mit Symptomen testen würde, von denen ca. 20% bis 50% tatsächlich infiziert sind.[br]Das erscheint erst mal überraschend, kann aber mit den Modellrechnungen aufgezeigt und verstanden werden.[br][br]Quelle: [url=https://www.mdr.de/wissen/wie-zuverlaessig-sind-corona-tests-100.html]https://www.mdr.de/wissen/wie-zuverlaessig-sind-corona-tests-100.html[/url][br][br]Wichtig ist es, zu wissen bzw. einschätzen zu können, wie groß die Wahrscheinlichkeit für einen Einzelnen ist, nach einem positiven Testergebnis [u]tatsächlich infiziert[/u] zu sein ([b]positiv prädiktiver Wert[/b] PPW) bzw. nach einem negativen Testergebnis tatsächlich nicht infiziert zu sein ([b]negativ prädiktiver Wert [/b]NPW). [br]Es geht also um die Zuverlässigkeit, die Aussagekraft des Testergebnisses positiv bzw. negativ. [br]Das wird manchmal mit dem Wert für Spezifität bzw. Sensitivität verwechselt, ist aber komplizierter. [br]Mathematisch geht es dabei um bedingte Wahrscheinlichkeiten und deren Berechnungen nach dem [i]Satz von Bayes[/i]. Das ist nicht ganz leicht zu durchschauen.[br]Verständlicher wird es, wenn man in einer sogenannten Vierfelder-Tabelle mit absoluten Häufigkeiten rechnet und erst am Ende daraus Wahrscheinlichkeiten berechnet.[br]Beispiel mit 10 000 Personen, davon 100 krank (also Prävalenz 1%), Sensitivität = 94% und Spezifität = 99% : [br]Dann ist PPW = 94/193 = 48.7% und NPW = 9087/9081 = 99.9%.[br][br]Quelle: https://www.youtube.com/watch?v=czzrPQIg54Q [br][br]Mit anderen Werten für Prävalenz, Sensitivität und Spezifität erhält man natürlich andere Ergebnisse für PPW und NPW, was man mit dem Modellrechner problemlos berechnen kann.