Valori di una variabile che ne dividono la distribuzione di frequenza in sottogruppi di eguale numerosità. Ad esempio i quartili sono i tre valori di una variabile che dividono la distribuzione della stessa variabile in 4 porzioni di uguale numerosità. I due terzili la dividono in tre i quattro quintili in cinque i nove decili la dividono in 10 e i 99 centili la dividono in 100.
Consente di calcolare come la probabilità di una diagnosi sia modificata dal risultato di un esame (ovvero come si calcola la probabilità post-test a partire dalla probabilità pre-test). Likelihood ratio (LR) L’LR positivo e negativo indica il rapporto (quoziente) tra la probabilità di trovare un particolare risultato (rispettivamente positivo e negativo) in un paziente affetto da una malattia rispetto a quello di trovare lo stesso risultato in un soggetto che non è affetto dalla stessa malattia. Consente quindi di valutare se un esame diagnostico può essere utile alla diagnosi e quale esame è da preferire quando ve ne siano numerosi disponibili. L’LR consente anche di tenere conto di come la concentrazione più o meno alta del risultato dal punto di vista statistico possa influenzare la probabilità di un risultato. Mentre impiegando i concetti di sensibilità e specificità il risultato può essere solo positivo o negativo l’LR consente di attribuire un diverso peso a seconda del risultato numerico ottenuto. Purtroppo fino ad oggi sono stati calcolati gli LR a concentrazioni diverse solo per pochi esami diagnostici e per pochi contesti clinici. Sono stati proposti dei criteri per classificare l’utilità degli esami diagnostici in relazione al loro LR che anche se grossolani possono risultare molto utili nella pratica: - LR positivi > 10 e negativi 0.1 modificano in modo spesso conclusivo l probabilità di malattia; - LR positivi 5 ÷ 10 e negativi 0.1 ÷ 0.2 modificano in modo discreto la probabilità di malattia; - LR positivi 2 ÷ 5 e negativi 0.2 ÷ 0.5 modificano in modo limitato (solo raramente importante) la probabilità di malattia; - LR positivi 1 ÷ 2 e negativi 0.5 ÷ 1 modificano scarsamente la probabilità di malattia e solo di rado sono importanti.
