La prueba tiene dos fidelidades.
La sensibilidad cuenta cuántos casos reales captura. La especificidad cuenta cuántos falsos descarta. Con condiciones raras, incluso una prueba excelente puede apilar más errores que aciertos.
Pensamiento bayesiano
¿Qué significa una prueba positiva?
Una prueba llega con historia previa: tasa base, sospecha inicial, contexto. Bayes mide cuánto debe desplazarse la creencia cuando aparece evidencia nueva.
Antes de la prueba
1 en 100,000,000
Después de un positivo
1 en 500,000
En una población imaginaria de 1,000,000 pruebas, esperaríamos 0.01 casos reales y 5,000 falsos positivos.
posterior = verdaderos positivos / todos los positivos
Bayes ordena la duda.
El cálculo pone en una misma mesa sospecha previa y evidencia nueva. Si el posterior queda bajo, conviene buscar más evidencia. Si sube mucho, la conducta cambia.
Pieza educativa sobre probabilidad. Para decisiones de salud, consulta a personal médico y usa pruebas confirmatorias cuando corresponda.