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Der selektive Eignungsquotient steigt an, wenn der kritische Cut-Off in Richtung auf das zu identifizierende Merkmal (z. B. Krankheit oder Eignung) hin angehoben wird.

Problem: es wird nur Fehler erster Art beachtet, nicht aber derjenige der Beta-Fehler, der falsch negativen.

Abhilfe schafft die ROC Kurve (von Receiver-Operating Characteristic aus der Signal-Entdeckungs-Theorie; s. Schäfer,1989),

mit deren Hilfe simultan Spezifität und Sensitivität
unabhängig von Basisraten bestimmt werden können.

Doch auch hier bleibt das Problem zu überlegen, welcher Zuordnungsfehler (1. oder 2. Art) eher klein gehalten werden soll. Diese Überlegungen sind dann inhaltlicher, nicht mathematischer Art.