Calculadora de Matriz de Confusión
Introduce verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos, y falsos negativos para calcular todas las métricas estándar de clasificación y prueba diagnóstica a la vez.
Última actualización: September 1, 2026
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre precisión y exhaustividad?
La precisión pregunta: de todo lo marcado como positivo, ¿cuánto era realmente positivo? (TP/(TP+FP)). La exhaustividad pregunta: de todo lo que realmente era positivo, ¿cuánto capturaste? (TP/(TP+FN)). Generalmente hay una compensación entre ambas.
¿Qué es la puntuación F1?
La media armónica de precisión y exhaustividad, dando una única puntuación equilibrada: F1 = 2×(precisión×exhaustividad)/(precisión+exhaustividad). Es baja si la precisión o la exhaustividad son bajas, a diferencia de un promedio simple.
¿En qué se diferencia la especificidad de la exhaustividad (sensibilidad)?
La exhaustividad (sensibilidad) mide qué tan bien capturas los positivos reales; la especificidad mide qué tan bien identificas correctamente los negativos reales (TN/(TN+FP)). Una prueba puede tener alta sensibilidad pero baja especificidad, o viceversa.
¿Cuál es la diferencia entre VPP y VPN?
El VPP (valor predictivo positivo, igual que precisión) es la probabilidad de que un resultado positivo sea verdaderamente positivo. El VPN (valor predictivo negativo) es la probabilidad de que un resultado negativo sea verdaderamente negativo - ambos dependen fuertemente de la prevalencia, no solo de la precisión inherente de la prueba.
¿Por qué importa la prevalencia para interpretar estos números?
La sensibilidad y especificidad de una prueba son propiedades fijas de la prueba misma, pero el VPP y VPN cambian según qué tan común sea realmente la condición - la misma prueba da un VPP mucho menor al examinar una población de baja prevalencia que una de alta prevalencia, incluso con sensibilidad/especificidad idénticas.