## 3.9 優勢比  最后一節的結果顯示，基于陽性的 PSA 測試結果，個體患癌癥的可能性仍然相當低，盡管它比我們知道測試結果之前大了兩倍多。我們通常希望更直接地量化概率之間的關系，我們可以將它們轉換為 _ 概率 _，它表示發生或不發生事件的相對可能性： 在我們的 PSA 例子中，患癌癥的幾率（假設陽性測試）是：  這告訴我們，即使測試呈陽性，患癌癥的幾率也相當低。相比之下，在一次擲骰子中擲 6 的幾率是：  另一方面，這也是許多醫學研究人員越來越擔心在相對不常見的情況下使用廣泛的篩查測試的原因；大多數陽性結果將被證明是假陽性。 我們也可以通過計算所謂的 _ 比值比 _ 來比較不同的概率，這正是它聽起來的樣子。例如，假設我們想知道陽性測試會增加患者患癌癥的幾率。我們可以首先計算 _ 先驗概率 _——也就是說，在我們知道這個人做了陽性測試之前的概率。這些是使用基本利率計算的：  然后，我們可以將其與后驗概率進行比較，后驗概率通過后驗概率計算得出：  這告訴我們，鑒于陽性測試結果，患癌癥的幾率增加了 2.62。