Frecuencia natural (estadística)

Una pregunta común en medicina es qué tan probable es que alguien tenga una enfermedad cuando obtiene un resultado positivo en una prueba. Dado que algunas personas sin la enfermedad también dan positivo, no todas las personas que dan positivo tienen la enfermedad. ^{[ 2 ]} Expresar las probabilidades usando frecuencias naturales —recuentos absolutos de una muestra que muestran las probabilidades conjuntas (enfermedad x resultado de la prueba)— facilita la respuesta a la pregunta. ^{[ 1 ]} Por ejemplo, al afirmar que 100 de cada 10 000 mujeres tienen cáncer de mama, 90 de cada 100 con cáncer de mama tienen una mamografía positiva y 990 de cada 9900 sin cáncer de mama tienen una mamografía positiva. ^{[ 2 ]}

Por el contrario, las personas tienen dificultades cuando se les da la misma información como probabilidades condicionales . ^{[ 3 ]} Es decir, cuando se les da la información en un formato como este: el 80 % de las mujeres con cáncer de mama dan positivo en una mamografía , mientras que el 9,6 % de las mujeres sanas también obtienen un resultado positivo ( falso positivo ). El uno por ciento de las mujeres tiene cáncer de mama. ^{[ 2 ]} Las personas a menudo ignoran la tasa base de personas con cáncer de mama cuando se les da esta información ( falacia de la tasa base ), lo que las lleva a sobreestimar la probabilidad de que alguien tenga la enfermedad dado un resultado positivo en la prueba. ^{[ 1 ]}

En un estudio, solo el 6% de los estudiantes de medicina pudieron resolver la pregunta anterior cuando se les proporcionaron probabilidades. Cuando la información se presentó en frecuencias naturales, el 42% dio la respuesta correcta. Los estudiantes también fueron el doble de rápidos al usar frecuencias naturales, en comparación con recibir la información como probabilidades condicionales . Los estudiantes que recibieron una visualización de cualquiera de los dos formatos fueron más precisos que los estudiantes que recibieron información textual. ^{[ 2 ]} De manera similar, otro estudio encontró que los ginecólogos sobreestimaron considerablemente la probabilidad de que una persona tenga cáncer de mama después de una mamografía positiva. ^{[ 4 ]}

De manera similar, al evaluar pruebas de ADN en contextos legales, las frecuencias naturales ayudan a mejorar las decisiones. Las pruebas de ADN no son 100% fiables, principalmente debido a la pequeña probabilidad de un error de laboratorio. Al proporcionarles frecuencias naturales, los jurados hipotéticos cometieron menos errores al interpretar las pruebas de ADN, lo que resultó en un menor número de veredictos de culpabilidad. ^{[ 5 ]}

• razonamiento bayesiano