El Enfoque por Competencias en las Ciencias Básicas Ebook | Page 236

MGR. ING. URIEL R. CUKIERMAN · ING. GUILLERMO C. KALOCAI
ba diagnóstica en la detección de una determinada patología incluyendo: probabilidades
de resultados falsos positivos y negativos, sensibilidad, especificidad y valores predictivos
positivos y negativos.
El objetivo es abordar el contenido de Sensibilidad y Especificidad, insistiendo en la
aplicabilidad de la regla de Bayes, mediante el logro de la competencia: “Identificar, for-
mular y resolver problemas de ingeniería” que es una competencia tecnológica de las diez
competencias de egreso genéricas enumeradas en el Libro Rojo del CONFEDI [5].
2. METODOLOGÍA 5
2.1. METODOLOGÍA TRADICIONAL DE ENSEÑANZA · La clase se comienza haciendo
una revisión rápida del Teorema de Bayes, abordado con anterioridad, recordando la regla.
Regla de Bayes. Si los eventos
constituyen una partición del espacio
muestral S entonces, para cualquier evento A de S tal que P(A) ‡ 0,
para
Seguidamente, el docente menciona a los estudiantes que el contenido que desarrollará
es una aplicación de esta propiedad denominado Sensibilidad y Especificidad. Su empleo
se fundamenta en la necesidad de cuantificar mediante algunas medidas estadísticas el
desempeño de pruebas diagnósticas en el reconocimiento de la presencia o la ausencia de
una enfermedad en particular. Dado que la prueba no es infalible, se tienen los siguientes
conceptos:
- Falso Positivo (FP): resulta cuando una prueba indica que el resultado es positivo,
cuando en realidad no está presente la enfermedad.
P(FP) = P(+| E)
- Falso Negativo (FN): resulta cuando una prueba indica que un resultado es negativo,
cuando en realidad está presente la enfermedad.
P(FN) = P(-| E)
- Sensibilidad de una prueba: es la probabilidad de que una persona con la enfermedad
dé un resultado positivo.
Sensibilidad = P(+| E)
- Especificidad de una prueba: es la probabilidad de que una persona que no tiene la
enfermedad dé un resultado negativo.
Especificidad = P(-| E)
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