Eliezer S. Yudkowsky'nin, bu üç şeyin ne kadar hassas bir noktada kesiştiğini kaleme aldığı
makalesinden haberim olduğunda sizinle paylaşmak istedim.
Eliezer makalesinde,
mamografi testi sonuçlarının yorumlanması için doktorlar üzerinde yapılan bir anketten bahsediyor.
Doktorlara anket sorusu olarak şu soruluyor:
Kırk yaşında rutin mamografi testi yaptıran kadınların %1 inde göğüs kanseri görüldüğü biliniyor. Göğüs kanseri olan kadınlar üzerinde %80 pozitif sonuç veriyor bu test. Bir kadın kanser olmadığı halde bu testin pozitif sonuç verme ihtimali % 9,69 dur. Mamografi testi pozitif çıkmış bir kadının gerçekten göğüs kanseri olma ihtimali % kaçtır? Böyle bir testi değerlendirmesi istenen doktorların ne kadarı doğru cevap vermiştir sizce ? Şaşırtıcı olarak
%15 i doğru cevap vermiş sadece...
(Bu soruya bir çok doktor, "
%70 ile %80 arasındadır" gibi cevaplar verdiği biliniyormuş. Ayrıca aynı tip bir soruya, Harvard öğretmen ve öğrencileri de benzer cevaplar
vermişler)!
Bu anketle doktorlar, tıp testleri ve matematik çok önemli bir noktada yolları kesişiyor. Matematiğin önemi çok çarpıcı olarak bir daha gündeme geliyor böylelikle.
İşin çarpıcı taraflarından birisi de matematik tarafı elbette.
%80 gibi bir güvenilirliği bulunan bir testi yaptıran bir kadının test sonucu pozitif ise gerçekten göğüs kanseri olma ihtimalinin
%7.7 olması beklenen bir sonuç değil.
Böyle bir hesaplama (
Bayes kuralı) aslında bir çok bilim dalında(aids vb. testler), istatistiksel hesaplamalarda kullanılıyor. Hatta en son olarak
Çoklu Zeka Kuramının
Bayes Teoremi ile açıklanabilirliği bile iddia ediliyor. Wikipedia'ye göre Bayes teoremi temelli istatistik yaklaşımı halen tartışmalara yol açsada pek çok alanda kullanılmaktadır.
Şimdi merak uyandıran %7.7 gibi bir ihtimalin nasıl çıktığı mevzuna.
Yazının devamını inceleyiniz.
Yükleniyor, lütfen bekleyiniz!
