Khi tỷ lệ hiện mắc bệnh p trong quần thể là 0,08, xác suất của kết quả dương tính sai là:  1 - Sp = 0,08 thì xác suất bị bệnh khi test (+) là: 

Câu hỏi này yêu cầu tính xác suất bị bệnh khi test dương tính, dựa trên tỷ lệ hiện mắc bệnh và tỷ lệ dương tính sai. Ta cần sử dụng công thức Bayes để giải quyết bài toán này. Gọi: - p là tỷ lệ hiện mắc bệnh (0.08) - 1 - Sp là tỷ lệ dương tính sai (0.08) Công thức Bayes: P(Bệnh | Test+) = [P(Test+ | Bệnh) * P(Bệnh)] / P(Test+) Trong đó: - P(Bệnh) = p = 0.08 - P(Test+ | Bệnh) = Se (độ nhạy, khả năng test dương tính khi thực sự bị bệnh) - P(Test+) = P(Test+ | Bệnh) * P(Bệnh) + P(Test+ | Không bệnh) * P(Không bệnh) = Se * p + (1-Sp) * (1-p) Chúng ta cần tìm Se (độ nhạy). Giả sử độ đặc hiệu (Sp) là 1 - 0.08 = 0.92. Tuy nhiên, chúng ta không có đủ thông tin về độ nhạy (Se) để tính toán chính xác xác suất P(Bệnh | Test+). Vì vậy, không thể xác định đáp án chính xác từ các lựa chọn đã cho chỉ với thông tin này. Nếu giả sử Se=1 (tất cả người bệnh đều cho kết quả dương tính), ta có thể tính: P(Test+) = 1 * 0.08 + 0.08 * 0.92 = 0.08 + 0.0736 = 0.1536 P(Bệnh | Test+) = (1 * 0.08) / 0.1536 = 0.5208 (xấp xỉ 0.53) Tuy nhiên, đây chỉ là một giả định, và không có đủ thông tin để chắc chắn.