機率也因此在我們的生活中無所不在，就像是最近疫情持續延燒，快篩也充斥在人們的生活中。
此時若假設所使用快篩試劑的準確率是90%，也就是這個快篩檢查罹患肺炎的人會有90%呈現陽性，檢查未罹患的人會有90%呈現陰性。
這樣的話，假設使用此快篩採檢一萬人，其中有0.1%的人確定是有得到肺炎的，那如果有一個人快篩結果是陽性，那他真的有確診肺炎的機率是幾%呢？
此時應該會有人斬釘截鐵的回答「90%」吧。
一般會這樣想非常正常，但這其實是一個很常見的錯誤。
因為這90%是代表罹患肺炎的人中的90%，但卻沒有想到未罹患卻也檢查出陽性的人。
以上面的數字來計算的話，假設一萬人有0.1%的人確定罹患肺炎，因此在這一萬人內罹病者為10人，未罹病者為9990人。
而罹病者會有90%檢查出陽性，所以罹病者並檢查出陽性的人數為9人，檢查出陰性者有1人。
未罹病者有90%檢查出陰性，意思也就是會有10%檢查出陽性，所以光是未罹病卻檢查出陽性者就會有999人，而未罹病同時也檢查出陰性者有8991。
這樣在總人數中，快篩得出陽性結果的人數就會是999+9=1008人。
但這1008人中卻只有9人是真正有罹患肺炎，因此如果你在這一萬人中被篩檢出陽性，你實際得病的機率只有接近0.9%而已。
這就告訴了我們，偽陰性和偽陽性其實沒有我們想像中的那樣少見。
善用機率，就能讓你在生活中更能掌握情況！
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