Technical Note 17 — June 2012

Sensitivity 

↓

 

Specificity 

 

 

A worked example for determining the specificity and sensitivity of a veterinary binary classification test (a 

faecal occult blood (FOB) screen test used in 206 dogs to look for bowel cancer) is provided below:  

 

Example : 

 

Dogs with bowel cancer

 

 

Positive

 

Negative

 

 

Positive

 

TP = 4

 

FP = 18

 

→

 Positive predictive value 

= TP / (TP + FP) 

= 4 / (4 + 18) 

= 4 / 22 

= 18%

 

FOB 

outcome

 

Negative

 

FN = 2

 

TN = 182

 

→

 Negative predictive value 

= TN / (FN + TN) 

= 182 / (2 + 182) 

= 182 / 184 

≈

 98.9%

 

 

↓

 

Sensitivity 

= TP / (TP + FN) 

= 4 / (4 + 2) 

= 4 / 6 

≈

 66.67%

 

↓

 

Specificity 

= TN / (FP + 

TN) 

= 182 / (18 + 

182) 

= 182 / 200 

= 91%

 

 

 

Calculations: 

False positive rate (%) = FP / (FP + TN) = 18 / (18 + 182) = 9% = 1 − specificity  

False negative rate (%) = FN / (TP + FN) = 2 / (4 + 2) = 33% = 1 − sensitivity  

Power = sensitivity = 1 − false negative rate  

Likelihood ratio positive = sensitivity / (1 − specificity) = 66.67% / (1 − 91%) = 7.4  

Likelihood ratio negative = (1 − sensitivity) / specificity = (1 − 66.67%) / 91% = 0.37  

 

Hence with large numbers of false positives and few false negatives, a positive FOB screen test is in itself 

poor at confirming cancer (PPV=18%) and further investigations must be undertaken, it will, however, pick up 

66.7% of all cancers (the sensitivity). However as a screening test, a negative result is very good at 

reassuring that the dog does not have cancer (NPV=98.9%) and at this initial screen correctly identifies 91% 

of those who do not have cancer (the specificity). 

---

Technical Note 17 - Guidelines for the validation and verification of quantitative and qualitative test methods 

 

 

June 2012 

Page 13 of 32