负命中率怎么算(负命中率计算心理学)

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在心理学中，负命中率（False Negative Rate，简称FNR）通常用于评估某种测试或评估工具的准确性，特别是在二分类问题中，比如疾病检测、风险评估等。负命中率指的是实际为阴性（没有疾病或问题）的样本中被错误地分类为阳性（有疾病或问题）的比例。

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计算负命中率的公式如下：

\[ \text{负命中率} (FNR) = \frac{\text{实际阴性样本中被错误分类为阳性的数量}}{\text{实际阴性样本的总数量}} \]

用数学符号表示：

\[ FNR = \frac{FN}{TN} \]

其中：

- \( FN \) 表示实际为阴性但被错误分类为阳性的样本数量（False Negatives）。

- \( TN \) 表示实际为阴性的样本数量（True Negatives）。

举个例子，假设有一个疾病检测工具，共检测了100个样本，其中实际有10个样本患有该疾病，90个样本没有患病。如果检测工具在这100个样本中，有5个实际没有患病的人被错误地检测为患病，那么：

- \( FN = 5 \)（实际没有患病但被错误检测为患病的人数）

- \( TN = 90 \)（实际没有患病的人数）

那么负命中率 \( FNR \) 就是：

\[ FNR = \frac{5}{90} = 0.0556 \]

或者用百分比表示：

\[ FNR = 5.56\% \]

这意味着在这个例子中，有5.56%的实际阴性样本被错误地分类为阳性。负命中率越低，说明测试工具的准确性越高。

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