灵敏度（Sensitivity）通常用于描述一个测量设备、传感器、实验方法或统计测试对于所测量的变化或效应的反应程度。在不同的领域和应用中，灵敏度的具体定义和计算方式可能有所不同。一般来说，灵敏度越高，表示该设备或方法对于微小的变化越敏感，能够提供更准确或更精细的测量结果。

在统计学和实验设计中，灵敏度通常与假设检验相关，用于描述当原假设为假时，实验或测试能够正确拒绝原假设的概率。在这种情况下，灵敏度也被称为真阳性率（True Positive Rate）或召回率（Recall）。灵敏度的计算公式为：

灵敏度 = 真阳性 /（真阳性 + 假阴性）

其中，“真阳性”表示实际为正例且被正确识别为正例的样本数，“假阴性”表示实际为正例但被错误识别为负例的样本数。灵敏度的取值范围在0到1之间，值越接近1表示灵敏度越高。

例如，在医学诊断中，灵敏度用于评估一种诊断测试对于真正患病者的检测能力。假设有一种针对某种疾病的诊断测试，经过大量实验验证，发现该测试在100个真正患病的人中有90个人测试结果为阳性，另外10个人测试结果为阴性（即假阴性），那么这种诊断测试的灵敏度就是90/（90+10）=0.9或90%。

在传感器和测量设备中，灵敏度通常描述设备输出变化与输入变化的比值。例如，一个温度传感器的灵敏度可以表示为每摄氏度变化对应的输出电压变化量。在这种情况下，灵敏度越高表示传感器对于温度变化的反应越灵敏，能够提供更精确的温度测量结果。

总之，灵敏度是一个描述系统、设备或方法对于输入变化敏感程度的指标，在不同的应用领域中具有不同的定义和计算方式。通过合理设计和选择具有高灵敏度的设备或方法，可以提高测量和实验的准确性和可靠性。