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# Especificidad

- Medida

De todas las personas sanas, qué proporción la prueba clasifica correctamente como negativa.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Especificidad = VN / (VN + FP) = d / (b + d): se calcula dentro de la columna de sanos.
- Una prueba muy específica, si sale positiva, confirma: tiene pocos falsos positivos.
- Se prefiere para confirmar y cuando un falso positivo es dañino (cirugía, tratamiento tóxico, estigma).
- Tasa de falsos positivos = 1 − especificidad.
- Habitualmente se usa una prueba sensible para tamizar y una específica para confirmar.

En esta página

- Lo básico Lo esencial
- Qué es
- Fórmula y lectura
- Ejemplo resuelto
- Sensibilidad frente a especificidad
- Marcadores
- Cómo se interpreta
- Errores frecuentes

- Estudio Para recordar
- Póngase a prueba

- Conexiones Conexiones

## Qué es

La especificidad es la capacidad de una prueba para reconocer a los sanos: la proporción de verdaderos negativos entre todos los que no tienen la enfermedad. Una prueba muy específica produce pocos falsos positivos, por eso un resultado positivo en ella ayuda a confirmar la enfermedad. Es la propiedad que se busca en una prueba confirmatoria, sobre todo cuando un falso positivo lleva a tratamientos o procedimientos con riesgo.

## Fórmula y lectura

- Especificidad = VN / (VN + FP).
- Va de 0 a 1 (o 0 a 100 %). 100 % = ningún sano sale positivo.
- Lectura: una especificidad del 94 % produce 6 falsos positivos por cada 100 sanos examinados.
- 1 − especificidad es el eje horizontal de la curva ROC.

## Ejemplo resuelto

- Datos: la misma prueba se aplica a 500 personas sin la enfermedad según la prueba de referencia.
- Resultado: 470 salen negativas (verdaderos negativos) y 30 positivas (falsos positivos).
- Especificidad = 470 / (470 + 30) = 470 / 500 = 0,94, es decir, 94 %.
- Tasa de falsos positivos = 30 / 500 = 6 %.
- Lectura: 6 de cada 100 sanos recibirían un positivo falso; un positivo en esta prueba apoya el diagnóstico, sobre todo si la sospecha previa era alta.

## Sensibilidad frente a especificidad

| Rasgo | Sensibilidad | Especificidad |
| --- | --- | --- |
| Fórmula | VP / (VP + FN) | VN / (VN + FP) |
| Columna de la tabla | Enfermos | Sanos |
| Error que minimiza | Falsos negativos | Falsos positivos |
| Resultado que más informa | Negativo (descarta) | Positivo (confirma) |
| Uso típico | Tamizaje | Confirmación |

## Marcadores

- Es
- VN
- FP

## Cómo se interpreta

- Un tamizaje positivo de VIH o de sífilis se confirma con una prueba de mayor especificidad antes de dar el diagnóstico.
- En enfermedades raras, incluso una especificidad alta genera muchos falsos positivos en números absolutos.

## Errores frecuentes

- Calcular la especificidad con todos los negativos en el denominador (eso es el valor predictivo negativo).
- Creer que una prueba específica descarta la enfermedad cuando sale negativa.
- Ignorar que en poblaciones muy sanas los falsos positivos pueden superar a los verdaderos positivos.

## Para recordar

«Específica y positiva, la duda se disipa»: si una prueba muy específica sale positiva, la enfermedad se vuelve muy probable.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## De 300 sanos, 285 salen negativos. ¿Cuál es la especificidad?

285 / 300 = 0,95, es decir, 95 %.

## ¿Por qué un positivo en una prueba muy específica ayuda a confirmar la enfermedad?

Porque casi ningún sano sale positivo; por tanto, un positivo probablemente corresponde a un enfermo.

## Si la especificidad es 90 %, ¿cuántos falsos positivos se esperan por cada 1 000 sanos?

100, porque la tasa de falsos positivos es 1 − 0,90 = 10 %.

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## Conexiones

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: [Sensitivity, Specificity, and Predictive Values: Foundations, Pliabilities, and Pitfalls in Research and Practice](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2017.00307/full) (Frontiers in Public Health, 2017); [Statistical Guidance on Reporting Results from Studies Evaluating Diagnostic Tests - Guidance for Industry and FDA Staff](https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/statistical-guidance-reporting-results-studies-evaluating-diagnostic-tests-guidance-industry-and-fda) (U.S. Food and Drug Administration, 2007).

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