エビデンスに基づく実践:直前対策パック

公式集、全トピックの解法の要点、8 問の演習問題。完全な解答は巻末にあります。

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1公式と解法

エビデンスに基づく実践の統計

感度と特異度
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
予測値
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
精度
(a + d)/n
尤度比
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
有病率 p での PPV
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
オッズ
オッズ = p/(1 − p); p = オッズ/(1 + オッズ); 検査後オッズ = 検査前オッズ × LR
リスク指標
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
治療必要数(NNT)
NNT = 1/ARR(切り上げ); NNH = 1/(EER − CER)
オッズ比
OR = ad/(bc)
罹患率
新規症例 / 人時

解き方

  1. 計算する前に 2 × 2 表を描き、a、b、c、d を書き入れます。
  2. 感度と特異度は列に沿って、予測値は行に沿って読みます。
  3. 別の有病率では、10 000人を想定し、Se、Sp、有病率で表を埋めます。
  4. 尤度比では、確率をオッズに換算し、掛けて、確率に戻します。
  5. 試験では、まず EER と CER を求め、RR = EER/CER、ARR = CER − EER、NNT = 1/ARR(切り上げ)とします。

記述統計

平均
x̄ = Σx/n
標本標準偏差
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
中央値
並べ替えたデータの真ん中の値
z スコア
z = (x − μ)/σ
正規分布
±1σ 以内に 68%、±2σ 以内に 95%

信頼区間

σ が既知
x̄ ± z·σ/√n
σ が未知
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z の臨界値
90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
標本サイズ
n = (z·σ/E)², rounded up

解き方

  1. z(母集団の σ が既知)と t(標本の s しかなく、自由度 n − 1)のどちらを使うか判断します。
  2. 信頼水準に対応する臨界値を求めます。
  3. 誤差の幅:E = 臨界値 × 標準偏差/√n。
  4. 区間:x̄ ± E。

仮説検定と信頼区間

平均の z 検定
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
平均の t 検定
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
有意水準 5% の両側検定
|z| > 1.96 なら H0 を棄却
信頼区間
x̄ ± z·σ/√n

解き方

  1. H₀ と H₁ を立て、片側検定か両側検定かを決めます。
  2. 検定統計量を計算します:(x̄ − μ₀)/(σ/√n)、または s と t を使います。
  3. 臨界値と比較するか、p 値を求めます。
  4. 統計量が臨界値を超えていれば(p が α より小さければ)H₀ を棄却し、結論を言葉で述べます。

2演習問題

1.エビデンスに基づく実践の統計ふつう
検査疾患あり疾患なし合計正15222174ab負78298376cd合計230320550

練習問題(数値は架空のもので、臨床上の指針ではありません)。 新しい検査を、ある研究で基準となる標準検査と比較しました(2 × 2 表を参照)。 陽性尤度比 LR+ を求めてください。 小数第 2 位まで四捨五入してください。

a = 152b = 22c = 78d = 298
LR+ =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
検査前20%検査後?p′LR−

練習問題(数値は架空のもので、臨床上の指針ではありません)。 ある患者の疾患の検査前確率は 20% です。感度 77%、特異度 67% の検査の結果は 負 でした。疾患の検査後確率 p′ を割合(%)で求めてください。 小数第 1 位まで四捨五入してください。

検査前 20%Se = 77%Sp = 67%負
p′ = %
3.記述統計ふつう
15202530354045

データの標本標準偏差 s を求めなさい:39, 14, 20, 15, 46, 22, 11。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 60、標準偏差 5 の正規分布に従います。55 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 60σ = 5x = 55
P =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 5.499%, n = 25x̄E₂ = ?90%, n = 100

σ が既知のもとで 25 個の観測値に基づく平均の 99% 信頼区間の誤差の幅は 5.4 です。 100 個の観測値に基づく 90% 区間の誤差の幅 E₂ はいくらですか?

99%n₁ = 25E₁ = 5.490%n₂ = 100
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(10) = 1.8120L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:7 区画、平均収量 47.5 kg、標準偏差 9 kg。区画群 2:5 区画、平均 40 kg、標準偏差 9.5 kg。等分散を仮定します(プールした t、df = n₁ + n₂ − 2)。 μ₁ − μ₂ の 90% 信頼区間の下限を求めなさい。

n₁ = 7x̄₁ = 47.5s₁ = 9n₂ = 5x̄₂ = 40s₂ = 9.590%t(10) = 1.812
下限 = kg
7.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.0302.03

学生 36 人の標本の平均点は 97.07、標本標準偏差は 8 です。H₀: μ = 100 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 100x̄ = 97.07s = 8n = 36
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
μ₀x̄c

H₀: μ = 500 対 H₁: μ < 500 の片側 z 検定を、α = 0.01、標本サイズ 36 で行います。標準偏差は 18 であることがわかっています。実際の平均は 492.8 です。 第 2 種の誤りの確率 β をパーセントで求めなさい。

μ₀ = 500μ = 492.8σ = 18n = 36α = 0.01
β = %

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: LR+ = 9.61

尤度比とリスク指標:LR+ = 感度/(1 − 特異度)、LR− = (1 − 感度)/特異度。試験では、EER と CER は治療あり・なしのイベント発生率です:RR = EER/CER、ARR = CER − EER、RRR = ARR/CER、NNT = 1/ARR(切り上げ)。症例対照研究で使えるのはオッズ比 OR = ad/(bc) だけです。罹患率 = 新規症例/人時。

感度と特異度

Se = 152/230 = 0.6609
Sp = 298/320 = 0.9313

陽性尤度比

LR+ = 0.6609/(1 − 0.9313) = 9.613 ≈ 9.61

答え

LR+ = 9.61
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: p′ = 7.9 %

予測値は有病率に依存します:PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p))、NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p)。尤度比を使うと:検査前オッズ = p/(1 − p)、検査後オッズ = 検査前オッズ × LR、確率 = オッズ/(1 + オッズ)。N 人の集団では、真陽性 = N·p·Se、偽陽性 = N·(1 − p)·(1 − Sp) です。NNT = 1/(CER × RRR)(切り上げ)。

尤度比

LR− = (1 − 0.77)/0.67 = 0.3433

検査前オッズ

0.2/(1 − 0.2) = 0.25

検査後オッズ

0.25·0.3433 = 0.08582

検査後確率

p′ = 0.08582/(1 + 0.08582) = 0.07904 ≈ 7.9%

答え

p′ = 7.9%
3.記述統計

答え: s = 13.41

記述統計:平均は合計を n で割ったもの、中央値は並べ替えたデータの真ん中の値です(n が偶数なら真ん中 2 つの平均)。標本標準偏差は s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z スコア z = (x − μ)/σ は、値が平均から標準偏差何個分離れているかを表します。

平均

x̄ = 167/7 = 23.86

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 15.14² + (−9.857)² + (−3.857)² + (−8.857)² + 22.14² + (−1.857)² + (−12.86)² = 1079

標準偏差

s = √(1079/6) = 13.41

答え

s = 13.41
4.記述統計

答え: P = 0.8413

記述統計:平均は合計を n で割ったもの、中央値は並べ替えたデータの真ん中の値です(n が偶数なら真ん中 2 つの平均)。標本標準偏差は s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z スコア z = (x − μ)/σ は、値が平均から標準偏差何個分離れているかを表します。

標準化する

z = −1

標準正規分布表

Φ(−1) = 0.1587
P = 1 − 0.1587 = 0.8413

答え

P = 0.8413
5.信頼区間

答え: E₂ = 1.724

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1.645 (90%), 1.96 (95%), 2.576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

誤差の幅の比

E₂/E₁ = (1.645/2.576)·√(25/100) = 0.3193

新しい誤差の幅

E₂ = 5.4·0.3193 = 1.724

答え

E₂ = 1.724
6.信頼区間

答え: 下限 = −2.265 kg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

プールした標準偏差

sp² = (6·9² + 4·9.5²)/10 = 84.7
sp = 9.203

誤差の幅

E = 1.812·9.203·√(1/7 + 1/5) = 9.765

区間

7.5 ± 9.765 → [−2.265, 17.26]

答え

下限 = −2.265 kg
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −2.198

平均の検定:検定統計量は、標本平均が H₀ で主張された値から標準誤差何個分離れているかを表します:σ が既知なら z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)、標本から推定するなら t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)。信頼区間は x̄ ±(臨界値)·(標準誤差)です。

標準誤差

SE = 8/√36 = 8/6 = 1.333

検定統計量

t = (97.07 − 100)/1.333 = −2.198

答え

t = −2.198
t0.025; df = 35 = 2.03

|t| > 2.03 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。

8.仮説検定と信頼区間

答え: β = 47.05 %

検定の検出力:検出力 = 1 − β は、H₀ が誤っているときに H₀ を棄却する確率です。μ₀ と z_α から境界値 x̄c を求め、真の平均を使って x̄c を超える確率を計算します:z = (x̄c − μ)/(σ/√n)。

臨界標本平均

SE = 18/√36 = 3
x̄c = 500 − 2.326·3 = 493

真の平均のもとでの z

z = (493 − 492.8)/3 = 0.074

第 2 種の誤り

検出力 = P(Z < 0.074) = 52.95%
β = 100% − 52.95% = 47.05%

答え

β = 47.05%

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