Sorry, dass ich erst so spät antworte.
Den Schleier könnte eine Suche im Internetz lüften, aber nehmen wir mal Deine Zahlen, das ist konkreter:
Angenommen, wie testen mit dem von Dir beschriebenen Test 1 000 000 zufällig ausgewählte Bundesbürger.
Nehmen wir weiter an, dass von denen in Wahrheit genau 1000 positiv sind, also 0,1% (das ist laut RKI ein realistischer Wert).
Wie Du sagst, erkennt der Test wahrscheinlich 999 davon als positiv, und ein positiver geht ihm durch die Lappen, wird also "negativ" gemeldet ("falsch negativ").
Von den 999 000 in Wahrheit negativen erhalten mit dem von Dir beschriebenen Test 999 mal 995 gleich 994 005 ein richtiges, negatives Ergebnis.
Und 999 mal 5 gleich 4995 erhalten ein falsches, positives Ergebnis ("falsch positiv").
Es erhalten also insgesamt etwa 6000 (999+4995 = 5994) ein positives Ergebnis. Bei etwa 1000 ist es korrekt, bei etwa 5000 ist es falsch.
Die Wahrscheinlichkeit, dass ein positives Ergebnis falsch ist, ist beim von Dir beschriebenen Test also etwa fünf Sechstel, das sind etwa 83%, klar mehr als 50%.
Mit meinen ursprünglichen Worten noch einmal: Ein positives Ergebnis ist wahrscheinlich falsch.
Das erscheint widersinnig, ist es aber nicht. Es ist "gut so", es ist Absicht. Anderenfalls gäbe es mehr falsch negative (trotz Test unerkannte HIV-positive), und die wollen wir alle nicht.
Darum schrieb ich "
eher ein Bestätigungstest". Da habe ich mich an Giovannis Sprechweise orientiert, der hatte die Unterscheidung zwischen Such- und Bestätigungstest in die Diskussion gebracht, aber natürlich nicht gesagt, dass die Speicheltests Bestätigungstests seien. Gemeint habe ich "ein Test, der eher falsch negativ als falsch positiv ergibt".
Meine Zahl "1 von 10 falsch negativ" habe ich aus der Presse.
Tatsächlich heißt der "
Western-Blot", nicht "Plot". Und es ist nicht der einzige Bestätigungstest, PCR ist zum Beispiel auch möglich.
Bei diesem Thema sollte man sorgfältig und begründet argumentieren, da sind wir uns einig.
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