Gratis & Instan — Tidak Perlu Pendaftaran

Likelihood Ratio Calculator

The Likelihood Ratio Calculator computes positive likelihood ratio (LR+) and negative likelihood ratio (LR-) from a diagnostic test's sensitivity and specificity. Evaluate how much a test result shifts the probability of disease for evidence-based clinical decisions.

Likelihood Ratio Calculator — Pratinjau Rasio Langsung
Likelihood Ratios
A
B
⚖️
Proportion Solver
A : B = C : D — Enter any 3 values
:
=
:
📊
Results
Visual ratio breakdown
Solved Proportion
Simplified
Percentages
Decimal
Fraction
Visual Ratio
A
B
Part A: —
Part B: —
    Ratio Simplifier
    Reduce any ratio to its simplest form
    :
    📊
    Simplified Result
    Reduced to lowest terms
    Simplified Ratio
    GCD Used
    Percentages
    Decimal Ratio
    Fraction
    Visual Ratio
    A
    B
    Part A: —
    Part B: —
      📐
      Ratio Scaler
      Multiply a ratio by a scale factor
      :
      ×
      📊
      Scaled Result
      Ratio after scaling
      Scaled Ratio
      Original
      Factor
      Percentages
      Simplified
      Visual Ratio
      A
      B

        🕐 Recent Calculations

        📭
        No calculations yet. Start computing above!

        What is a Likelihood Ratio?

        A likelihood ratio quantifies how much a test result changes the probability of having a condition. The positive likelihood ratio (LR+) measures how much a positive test increases disease probability. The negative likelihood ratio (LR-) measures how much a negative test decreases it. LR+ above 10 or LR- below 0.1 are considered strong evidence.

        Likelihood ratios combine sensitivity and specificity into a single metric that is independent of disease prevalence. Clinicians use LRs with pre-test probability (Bayesian reasoning) to calculate post-test probability, making them more useful than sensitivity/specificity alone for clinical decision-making.

        Rumus & Persamaan Yang Digunakan

        Likelihood Ratio Calculator ini menggunakan 5 persamaan inti:

        1 Positive Likelihood Ratio
        LR+ = Sensitivity / (1 - Specificity)

        Sensitivity 95%, Specificity 90%: LR+ = 0.95 / (1 - 0.90) = 0.95 / 0.10 = 9.5.

        2 Negative Likelihood Ratio
        LR- = (1 - Sensitivity) / Specificity

        Sensitivity 95%, Specificity 90%: LR- = (1-0.95) / 0.90 = 0.05 / 0.90 = 0.056.

        3 Post-Test Odds (Fagan Nomogram)
        Post-Test Odds = Pre-Test Odds × Likelihood Ratio

        Pre-test probability 20% → odds = 0.25. LR+ = 9.5 → Post-test odds = 0.25 × 9.5 = 2.375 → probability = 70.4%.

        Cara Menggunakan Kalkulator Ini

        Untuk menggunakan Kalkulator Rasio ini, ikuti 3 langkah berikut:

        1

        Masukkan Nilai

        Ketik nilai rasio yang diketahui ke dalam bidang input. Biarkan satu bidang kosong — itu adalah nilai tidak diketahui yang diselesaikan oleh Kalkulator Rasio.

        2

        Pilih Mode

        Pilih mode rasio — Pecahkan, Sederhanakan, atau Skala. Setiap mode menerapkan persamaan yang berbeda ke nilai input Anda.

        3

        Dapatkan Hasil

        Klik Hitung. Layar hasil menampilkan jawaban dengan batang rasio visual, diagram lingkaran, dan rincian solusi langkah-demi-langkah.

        Contoh Masalah & Solusi Langkah-demi-Langkah

        Berikut adalah 3 contoh masalah dengan solusi langkah-demi-langkah menggunakan Kalkulator Rasio ini:

        Input 1 Test with 90% sensitivity, 85% specificity
        1 LR+ = 0.90 / (1-0.85) = 0.90/0.15 = 6.0
        2 LR- = (1-0.90) / 0.85 = 0.10/0.85 = 0.118
        3 LR+ of 6.0: moderate evidence for disease when positive
        4 LR- of 0.12: moderate evidence against disease when negative
        LR+ = 6.0, LR- = 0.12 — moderately useful test
        Input 2 Calculate post-test probability
        1 Pre-test probability: 30% → odds = 0.30/0.70 = 0.429
        2 Test positive, LR+ = 10
        3 Post-test odds = 0.429 × 10 = 4.29
        4 Post-test probability = 4.29/(1+4.29) = 81.1%
        Positive test raises probability from 30% to 81%
        Input 3 Highly sensitive test: 99% sensitivity, 50% specificity
        1 LR+ = 0.99 / 0.50 = 1.98 (weak positive evidence)
        2 LR- = 0.01 / 0.50 = 0.02 (very strong negative evidence)
        3 A negative result almost rules out disease
        4 A positive result barely changes probability
        LR+ = 2.0 (weak), LR- = 0.02 (excellent rule-out)

        Pertanyaan yang Sering Diajukan

        What is a good likelihood ratio?

        LR+ > 10 is strong evidence for disease. LR+ 5-10 is moderate. LR+ 2-5 is weak. LR- < 0.1 strongly rules out disease. LR- 0.1-0.2 is moderate. LR values near 1.0 provide no useful information.

        Why are likelihood ratios better than sensitivity/specificity?

        LRs combine both metrics into a single number and are independent of disease prevalence. They can be applied directly to individual patients using pre-test probability. Sensitivity and specificity are prevalence-independent but don't directly give post-test probability.

        How do I use the Fagan nomogram?

        Draw a line from your pre-test probability (left axis) through the likelihood ratio (middle axis) to find the post-test probability (right axis). This visual tool quickly converts LRs into clinically useful probability changes.

        Can likelihood ratios be used for multi-level test results?

        Yes. Interval likelihood ratios can be calculated for different result ranges (e.g., low, moderate, high values) rather than just positive/negative. Each interval has its own LR for more nuanced interpretation.

        What is pre-test probability?

        Pre-test probability is your estimated chance of disease before conducting the test, based on prevalence, symptoms, and clinical judgment. It's the starting point for Bayesian reasoning with likelihood ratios.

        Pelajari Tentang Rasio

        Apa itu rasio?

        Rasio adalah perbandingan antara dua atau lebih jumlah yang menunjukkan ukuran relatif dari satu terhadap yang lain. Ditulis sebagai A : B, artinya 'untuk setiap A unit dari kuantitas pertama, ada B unit dari yang kedua.' Sebagai contoh, rasio 3 : 4 berarti untuk setiap 3 bagian dari A, ada 4 bagian dari B. Rasio digunakan dalam memasak, konstruksi, keuangan, sains, dan kehidupan sehari-hari.

        Bagaimana cara menyelesaikan proporsi?

        Proporsi adalah persamaan yang menyatakan bahwa dua rasio adalah sama: A : B = C : D. Untuk memecahkan nilai yang hilang, gunakan perkalian silang. Jika D tidak diketahui: D = (B × C) / A. Ini berhasil karena dalam rasio yang sama, hasil kali silang selalu sama: A × D = B × C. Pemecah Proporsi kami melakukan ini secara otomatis — cukup masukkan 3 nilai apa saja dan itu akan menemukan nilai ke-4.

        Bagaimana cara menyederhanakan rasio?

        Untuk menyederhanakan rasio, temukan Faktor Persekutuan Terbesar (FPB) dari kedua angka dan bagi masing-masing angka dengan FPB tersebut. Sebagai contoh, 24 : 36 — FPB dari 24 dan 36 adalah 12. Jadi 24 ÷ 12 = 2 dan 36 ÷ 12 = 3, memberikan rasio yang disederhanakan 2 : 3. Penyederhana kami secara otomatis menemukan FPB dan memperkecil rasio Anda ke bentuk paling sederhana.

        Apa itu penskalaan rasio dan kapan itu berguna?

        Menskalakan rasio berarti mengalikan kedua bagian dengan faktor yang sama untuk membuat rasio yang setara, lebih besar (atau lebih kecil). Misalnya, menskalakan 2 : 5 dengan faktor 3 menghasilkan 6 : 15. Ini sangat berguna untuk resep (meningkatkan resep menjadi tiga kali lipat), konstruksi (menskalakan cetak biru), mencampur larutan, atau skenario apa pun di mana Anda perlu mempertahankan proporsi yang sama pada besaran yang berbeda.

        Apa perbedaan antara rasio dan pecahan?

        Rasio A : B membandingkan dua jumlah satu sama lain (bagian-ke-bagian), sementara pecahan A/B biasanya mewakili hubungan bagian-ke-keseluruhan. Namun, rasio apa pun dapat dinyatakan sebagai pecahan: 3 : 4 setara dengan 3/4 = 0,75. Perbedaan utamanya adalah konteks — rasio membandingkan kuantitas secara berdampingan, sementara pecahan mewakili porsi dari total.