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
症例対照曝露あり109177ab曝露なし41133cd

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)。 症例対照研究で、疾患のある患者 150 人(症例)と疾患のない 310 人(対照)を比較しました。表は、各群でリスク因子に曝露された人数を示しています。この曝露のオッズ比 OR 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 = 109b = 177c = 41d = 133
OR =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
検査疾患あり疾患なし合計正?負合計10 000

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)。 10 000 人が、感度 95%、特異度 89% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 24% です。 陽性の結果 n₊ は合計で何件と予想されますか。

N = 10 000p = 24%Se = 95%Sp = 89%
n₊ =
3.記述統計ふつう
2530354045

データの標本標準偏差 s を求めなさい:32, 21, 48, 33, 46, 43。

n = 6
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 170、標準偏差 10 の正規分布に従います。174 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 170σ = 10x = 174
z =
5.信頼区間ふつう
n = 9, sd​ = 4.90LUd̄ = 4E = ?99%

9 人の患者の血圧を治療の前後に測定します。差 d = 前 − 後(mmHg)の平均は 4、標準偏差は 4.9 です。 差の平均の 99% 信頼区間の誤差の幅 E を求めなさい。

n = 9d̄ = 4sd = 4.999%t(8) = 3.355
E = mmHg
6.信頼区間むずかしい
σ = 36, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

母標準偏差は 36 です。平均の 99% 信頼区間の誤差の幅を 3 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 = 36E = 399%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
t −1.99801.998

学生 64 人の標本の平均点は 503.9、標本標準偏差は 15 です。H₀: μ = 500 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 500x̄ = 503.9s = 15n = 64
t =
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 200 人中 100 人、治療 B の患者 150 人中 63 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 = 100n₁ = 200x₂ = 63n₂ = 150
z =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: OR = 2

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。

曝露のオッズ

症例: 109/41 = 2.659
対照: 177/133 = 1.331

オッズ比

OR = (109·133)/(177·41) = 1.998 ≈ 2

答え

OR = 2

OR が1より大きい:曝露は症例のほうに多くみられます。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: n₊ = 3116

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)。

疾患のある人とない人

10 000·0.24 = 2400
10 000 − 2400 = 7600

すべての陽性の結果

TP = 2400·0.95 = 2280
FP = 7600·0.11 = 836
n₊ = 2280 + 836 = 3116

答え

n₊ = 3116

3116 件の陽性のうち、疾患があるのは 2280 件だけです(PPV 73.2%)。

3.記述統計

答え: s = 10.34

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 = 223/6 = 37.17

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−5.167)² + (−16.17)² + 10.83² + (−4.167)² + 8.833² + 5.833² = 534.8

標準偏差

s = √(534.8/5) = 10.34

答え

s = 10.34
4.記述統計

答え: z = 0.4

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 = (174 − 170)/10 = 0.4

答え

z = 0.4
5.信頼区間

答え: E = 5.48 mmHg

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.

臨界値

df = 8, t = 3.355

誤差の幅

E = 3.355·4.9/√9 = 5.48

答え

E = 5.48 mmHg
6.信頼区間

答え: n = 956

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 = (2.576·36/3)² = 955.6

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 = 956

答え

n = 956
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 2.08

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 = 15/√64 = 15/8 = 1.875

検定統計量

t = (503.9 − 500)/1.875 = 2.08

答え

t = 2.08
t0.025; df = 63 = 1.998

|t| > 1.998 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 = 1.485

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 = 100/200 = 0.5
p̂₂ = 63/150 = 0.42
p̂ = 163/350 = 0.4657

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.4657·0.5343·(1/200 + 1/150)) = 0.05388

検定統計量

z = (0.5 − 0.42)/0.05388 = 1.485

答え

z = 1.485

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

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