在 1000 人中，大约只有 1 人真实患病，999 人是健康的。

在 99 % 准确率下（简化计算）：

• 那 1 个真实患者几乎一定会被检出（≈ 1 个真正阳性）。
• 999 个健康者中，大约 1 % 会误报为阳性 → ≈ 10 个假阳性。

因此大约会出现 11 个阳性结果，但其中只有 1 个是真的。

阳性之后真正患病的概率：
≈ 1 / 11 ≈ 9 %。

这就是“基率谬误”：当疾病非常罕见时，假阳性会在“阳性人群”中占很大比例。