這個計算器的用途
這項工具用來評估二元診斷檢測或分類模型的表現。只要輸入 2×2 混淆矩陣的四個格子——真陽性（TP）、偽陰性（FN）、真陰性（TN）與偽陽性（FP）——即可計算出敏感度、特異度、陽性與陰性預測值（PPV／NPV），以及整體準確率。這些指標廣泛應用於醫學、流行病學與機器學習領域。
使用方式
請依研究或模型結果，填入各類別的數量。所謂「陽性」通常代表受測者確實患病（或模型預測為陽性類別）。TP 與 FP 是檢測判定為陽性的案例；TN 與 FN 則是檢測判定為陰性的案例。按下計算，即可看到五項指標的百分比結果。
公式解析
敏感度 = TP /（TP + FN），代表檢測抓出真實病例的能力——數值越高，被漏掉的病患越少。特異度 = TN /（TN + FP），代表正確排除健康者的能力——數值越高，誤判（假警報）越少。PPV = TP /（TP + FP），是陽性結果為真的機率；NPV = TN /（TN + FN），則是陰性結果確實為陰性的機率。準確率 =（TP + TN）/ 總數，用來概括整體判斷的正確程度。
實際範例
假設某項檢測的結果為 TP = 90、FN = 10、TN = 80、FP = 20。則敏感度 = 90 / (90 + 10) = 90%；特異度 = 80 / (80 + 20) = 80%；PPV = 90 / (90 + 20) ≈ 81.82%；NPV = 80 / (80 + 10) ≈ 88.89%；準確率 = (90 + 80) / 200 = 85%。
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。