什麼是驗後機率？
驗後機率（post-test probability）指的是在得知某項診斷檢查結果之後，病人罹患某疾病的更新機率。這正是實證診斷的核心：一項檢查並不是單純回答「有」或「沒有」，而是把你原本的估計值往上或往下調整。本計算器採用貝氏定理便於運算的「勝算形式」，透過概似比（likelihood ratio, LR）來更新驗前機率。
使用方式
請輸入驗前機率（檢查前你對疾病可能性的估計值，以百分比表示），以及該檢查結果的概似比。陽性結果請使用陽性概似比（LR+），陰性結果則使用陰性概似比（LR−）。工具會回傳驗後機率，並一併顯示中間運算的驗前勝算與驗後勝算。
公式說明
由於機率與勝算其實在描述同一件事，我們先把機率換算成勝算：驗前勝算 = P /（1 - P）。乘上概似比即可得到驗後勝算：驗後勝算 = 驗前勝算 × LR。最後再換算回機率：驗後機率 = 驗後勝算 /（1 + 驗後勝算）。
LR 大於 1 會提高罹病機率；LR 小於 1 會降低；LR 剛好等於 1 則維持不變。
實際範例
假設驗前機率為 30%，檢查結果的 LR 為 10。驗前勝算 = 0.30 / 0.70 = 0.4286。驗後勝算 = 0.4286 × 10 = 4.2857。驗後機率 = 4.2857 /（1 + 4.2857）= 0.8108，約為 81%。這個陽性結果把疾病的可能性從 30% 一舉拉高到 81%。
使用注意事項與精準校對原則（6 大核心守則）
📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位
輸入各項數值時請務必確認量綱（例如小時、天數、金額、百分比），避免單位不匹配引發推算偏差。
🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障
所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成，資料絕不上傳伺服器，嚴格守護商業與個人隱私。
📊 3. 符合公認學術與產業計算模型
演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型，經多重情境交叉核對，數值嚴密精確。
📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出
支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿，亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。
🔄 5. 多情景敏感度動態對比
建議針對極端值與多組預期情景分別試算，觀察輸出數據的波動區間，輔助做出更穩健的決策。
🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明
本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用，如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。