Sensitivitätsmaße

Sensitivitätsmaße bezeichnet man allgemein als Größen, die angeben, wie stark ein System, eine Messgröße oder ein Modell auf Veränderungen von Eingangsgrößen reagiert. Sie dienen der Bewertung von Leistungsfähigkeit, Messgenauigkeit oder Robustheit und finden Anwendung in Diagnostik, Sensorik und der Unsicherheitsanalyse von Modellen.

Im diagnostischen Kontext ist die Sensitivität (True Positive Rate) definiert als der Anteil der korrekt erkannten positiven Fälle: Sensitivität = TP/(TP+FN). Sie gibt an, wie gut ein Test tatsächliche Erkrankungen erkennt. Zusätzlich spielt die Spezifität eine Rolle (True Negative Rate); zusammen mit Prävalenz beeinflussen sie die Nutzbarkeit von Testergebnissen.

In der Sensorik beschreibt die Sensitivität die Änderung des Sensorsignals bei einer Änderung des Eingangs, oft als Steigung der Kalibrierkurve. Eine hohe Sensitivität bedeutet eine feine Reaktion auf kleine Eingangsänderungen. Wichtige Kenngrößen sind der Empfindlichkeitsbereich, der Bereich linearer Reaktion sowie der Nachweis- bzw. Grenzwert der Messung (LOD/LOQ) und die Genauigkeit über den Messbereich.

In der Modellierung und Statistik befasst sich die Sensitivitätsanalyse damit, wie stark Ausgabewerte von Eingangsparametern abhängen. Lokale Sensitivität misst die unmittelbare Abhängigkeit über Ableitungen oder Elastizitäten. Globale Ansätze wie Sobol-Indizes, die Morris-Methode, FAST oder eFAST quantifizieren den Beitrag einzelner Eingänge zur Varianz der Ausgabe und ermöglichen Priorisierung von Einflussfaktoren sowie Ungewissheitsanalysen.

Die Wahl der Sensitivitätsmaße hängt vom Anwendungszweck ab. Ergebnisse sollten klar berichtet werden, einschließlich Methodik, Randbedingungen und möglicher Korrelationen zwischen Eingängen.