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
イベントありイベントなし合計治療146664810ab対照205365570cd

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)。 ランダム化比較試験で、810 人の患者が新しい治療を、570 人が対照の治療を受けました。表は、各群で アウトカム(脳卒中などの望ましくないイベント) があった人数を示しています。 イベントを1件防ぐのに必要な治療必要数 NNT を求めてください。 患者数の整数に切り上げます。

治療: 146/810対照: 205/570
NNT =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
p (%)NPV (%)30%NPV = ?100

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)。 あるスクリーニング検査の感度は 94%、特異度は 90% です。有病率が 30% の集団で用いられます。 陰性的中率 NPV 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。

Se = 94%Sp = 90%p = 30%
NPV = %
3.記述統計ふつう
35404550

データの標本標準偏差 s を求めなさい:41, 48, 33, 54, 52。

n = 5
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 100、標準偏差 20 の正規分布に従います。120 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 100σ = 20x = 120
P =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 10.895%, n = 36x̄E₂ = ?99%, n = 324

σ が既知のもとで 36 個の観測値に基づく平均の 95% 信頼区間の誤差の幅は 10.8 です。 324 個の観測値に基づく 99% 区間の誤差の幅 E₂ はいくらですか?

95%n₁ = 36E₁ = 10.899%n₂ = 324
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
σ = 33, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0.590%

母標準偏差は 33 です。平均の 90% 信頼区間の誤差の幅を 0.5 以下にするには、どれだけの標本サイズ n が必要ですか?

σ = 33E = 0.590%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−1.961.96z = ?

2 つの生産ラインで同じ部品をつくっています。ライン 1:100 個の部品の標本の平均長さは 89.5 mm で、ラインの既知の標準偏差は 5 mm です。ライン 2:100 個の部品の標本の平均は 94.4 mm、既知の標準偏差は 20 mm です。差を x̄₁ − x̄₂(ライン 1 − ライン 2)として、H₀: μ₁ = μ₂ の検定統計量 z を求めなさい。

n₁ = 100x̄₁ = 89.5 mmσ₁ = 5 mmn₂ = 100x̄₂ = 94.4 mmσ₂ = 20 mm
z =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
−1.961.96z = ?

ある臨床試験で、治療 A の患者 100 人中 60 人、治療 B の患者 200 人中 96 人が回復しました。プールした比率を使って、H₀: p₁ = p₂ の検定統計量 z を求めなさい。

x₁ = 60n₁ = 100x₂ = 96n₂ = 200
z =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNT = 6

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。

イベント発生率

EER = 146/810 = 0.1802
CER = 205/570 = 0.3596

治療必要数(NNT)

ARR = 0.3596 − 0.1802 = 0.1794
NNT = 1/0.1794 = 5.574 → 6

答え

NNT = 6

6 人の患者を治療すると、イベントが約1件防げます。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NPV = 97.2 %

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)。

真陰性と偽陰性(1人あたり)

Sp·(1 − p) = 0.9·0.7 = 0.63
(1 − Se)·p = 0.06·0.3 = 0.018

陰性的中率

NPV = 0.63/(0.63 + 0.018) = 0.9722 ≈ 97.2%

答え

NPV = 97.2%
3.記述統計

答え: s = 8.62

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 = 228/5 = 45.6

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−4.6)² + 2.4² + (−12.6)² + 8.4² + 6.4² = 297.2

標準偏差

s = √(297.2/4) = 8.62

答え

s = 8.62
4.記述統計

答え: P = 0.1587

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) = 0.8413
P = 1 − 0.8413 = 0.1587

答え

P = 0.1587
5.信頼区間

答え: E₂ = 4.731

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 = (2.576/1.96)·√(36/324) = 0.4381

新しい誤差の幅

E₂ = 10.8·0.4381 = 4.731

答え

E₂ = 4.731
6.信頼区間

答え: n = 11788

平均の信頼区間:x̄ ± 誤差の幅。母集団の σ が既知なら誤差の幅は z·σ/√n、標本標準偏差 s しかなければ自由度 n − 1 の t を使って t·s/√n です。臨界値:z = 1.645(90%)、1.96(95%)、2.576(99%)。誤差の幅を E 以下にするには n ≥ (z·σ/E)² が必要で、端数は切り上げます。

n について解く

n = (1.645·33/0.5)² = 11787

切り上げる

標本サイズは整数であり、切り捨てると誤差の幅が大きくなりすぎます。

n = 11788

答え

n = 11788
7.仮説検定と信頼区間

答え: z = −2.377

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

差の標準誤差

SE = √(5²/100 + 20²/100) = √4.25 = 2.062

検定統計量

z = (89.5 − 94.4)/2.062 = −2.377

答え

z = −2.377

|z| > 1.96 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: z = 1.961

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

標本比率

p̂₁ = 60/100 = 0.6
p̂₂ = 96/200 = 0.48
p̂ = 156/300 = 0.52

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.52·0.48·(1/100 + 1/200)) = 0.06119

検定統計量

z = (0.6 − 0.48)/0.06119 = 1.961

答え

z = 1.961

|z| > 1.96 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。

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