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陳建仁接著分析，檢驗方法的敏感度（sensitivity）是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陽性；特異度（specificity）是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陰性。假陽性率是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陽性，也就是1-specificity。假陰性率是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陰性，也就是1-sensitivity。血清流行病學調查所得到的檢測陽性盛行率，受到真正陽性率的高低，以及敏感度和特異度的高低的影響。一般而言，敏感度越低、特異度越低、盛行率越低，調查估計出來的檢測盛行率也越嚴重失真。
陳建仁舉例，若以檢測5萬人的調查來看，如果敏感度和特異度都是99%，在每萬人盛行率分別是1、10和100的3種狀況下，真正感染人數分別是5、50和500人；真正未感染人數分別是49995、49950和49500人。由於敏感度是99％，所以在3種狀況下，真正感染檢測呈陽性人數分別是5、50和495人。由於特異度是99％，也就是真正未感染的人會有1％呈假陽性，所以在3種狀況下，假陽性人數分別是500、500和495人。因此，利用陽性人數（無法分辨真假）來估計3種狀況下每萬人檢測盛行率，分別是 101、110和198，檢測盛行率高估倍數（g欄）竟高達到101倍、11倍和2倍，換句話說，盛行率越低，錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重。
另外，如果真正盛行率是千分之1，敏感度是99％，在檢驗特異度分別是90％、99％和99.9%的3種狀況下，檢測真陽性人數都是50人；但是檢測假陽性人數分別是4995、500和50人。因此這3種狀況下的每萬人檢測盛行率，分別1009、110和20，檢測盛行率高估倍數也高達到101、11倍和2倍。換句話說，特異度越低，錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重。
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