Ein falsch positives Ergebnis liegt vor, wenn ein Test unkorrekt vorgibt, er hätte gefunden wonach er sucht. Jede Art von Algorithmus, der etwas nachweisen soll, hat eine Tendenz solche Fehlalarme zu produzieren.
Eine Krankheit ist selten, der Grundanteil ist 1 von 100. Ein Kranker wird durch einen Test richtig als krank, aber ein Gesunder wird fälschlich auch als krank erkannt. Die Wahrscheinlichkeit für die beiden Personen, dass sie krank sind ist also jeweils 1:1. Darstellung dieses medizinischen Tests mittels eines Entscheidungsbaums:
100
^
/ \
/ \
krank 1 99 gesund
^ ^
/ \ / \
/ \ / \
1 0 1 98
+ - + -
Der falsch positive Test ist hier mit 1 bzeichnet.
Das bedeutet, dass durch den Test 2 von 100 Personen als krank bezeichnet werden, aber einer von beiden gesund ist.
Siehe auch: Fehler 1. und 2. Art, Absolute Häufigkeit, Positiver prädiktiver Wert, falsch negativ