我們可以建立受試者的真實患病狀況與偵測結果之二維交叉分析表： 1. **已知數據**： - 總受試人數為 $760$ 人。 - 真正未患病的人數為 $735$ 人，故真正患病的人數為： $$760 - 735 = 25\text{ 人}$$ - 偵測判斷為未患病的總人數為 $665$ 人，其中真正未患病者為 $660$ 人，因此真正患病但被誤判為未患病（漏診，False Negative）的人數為： $$665 - 660 = 5\text{ 人}$$ 2. **推導其餘數據**： - 真正未患病的人數共有 $735$ 人，其中被偵測為未患病的有 $660$ 人，因此真正未患病但被誤判為患病（誤診，False Positive）的人數為： $$735 - 660 = 75\text{ 人}$$ 3. **計算誤判率**： - 偵測錯誤（誤判）的總人數為： $$\text{誤診人數} + \text{漏診人數} = 75 + 5 = 80\text{ 人}$$ - 此技術的誤判率（即偵測錯誤的機率）為： $$P(\text{誤判}) = \dfrac{\text{總誤判人數}}{\text{總人數}} = \dfrac{80}{760} = \dfrac{8}{76} = \dfrac{2}{19}$$ 化成最簡分數，此血液偵測技術的誤判率為 $\dfrac{2}{19}$。