EL O,1% DE UNA POBLACIÓN ESTA
INFECTADO CON UNA BACTERIA Y LA PRUEBA
PARA DETECTAR LA PRESENCIA DE LA
ENFERHEDAD DA POSITIIO EN UNA PERSONA
ENFERHA EL DE LAS VECES Y EN UNA
PERSONA SANA EL DE LAS VECES.
SI UNA PERSONA DIO POSITIVO EN LA PRUEB
CUALES LA PROBABILIDAD DE QUE ESTE
INFECTADA?

Imagina que en un festival de música, entre 1,000 personas, solo hay 10 con una camiseta de una banda específica (representando el 1% de la población). Si un asistente se pone la camiseta (da positivo), ¿cuántos realmente aman a la banda? Aunque el 99% de las veces el escenario se ilumina, esas luces también pueden reflejarse fake con un 2% de error, cuando no son fans. Este tipo de lógica es clave en el mundo real, especialmente en medicina donde manejamos pruebas y así ajustamos nuestro entendimiento.

Aplique el teorema de Bayes para resolverlo. La probabilidad de que una persona infectada dé positivo se puede calcular considerando tanto los verdaderos positivos (99%) como los falsos positivos (2% de los sanos). Asegúrate de contar la base de la población para una visualización clara. Al final, obtendrás la probabilidad de que, al recibir un resultado positivo, la persona realmente esté infectada, entre unos parámetros que pueden sorprenderte, ¡puede que sea menos del 50%!