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82348430ab対照289471760cd

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、430 人の患者が新しい治療を、760 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: 82/430対照: 289/760
NNT =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
p (%)PPV (%)3%PPV = ?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 93%、特異度は 98% です。有病率が 3% の集団で用いられます。 陽性的中率 PPV 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 = 93%Sp = 98%p = 3%
PPV = %
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:20, 33, 15, 21, 48, 32。

n = 6
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 500、標準偏差 25 の正規分布に従います。510 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 500σ = 25x = 510
P =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 5.895%, n = 64x̄E₂ = ?90%, n = 16

σ が既知のもとで 64 個の観測値に基づく平均の 95% 信頼区間の誤差の幅は 5.8 です。 16 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?

95%n₁ = 64E₁ = 5.890%n₂ = 16
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
σ = 26, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

母標準偏差は 26 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 = 26E = 399%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.3652.365t = ?df = 7

8 人の従業員が研修の前後にタイピングテストを受けます。各人について差 d = 後 − 前(1 分あたりの単語数)を記録します。差の平均は 2.8、差の標準偏差は 3.6 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 8d̄ = 2.8sd = 3.6
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 100 人中 30 人、治療 B の患者 100 人中 40 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 = 30n₁ = 100x₂ = 40n₂ = 100
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 = 82/430 = 0.1907
CER = 289/760 = 0.3803

治療必要数(NNT)

ARR = 0.3803 − 0.1907 = 0.1896
NNT = 1/0.1896 = 5.275 → 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: PPV = 59 %

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)。

真陽性と偽陽性(1人あたり)

Se·p = 0.93·0.03 = 0.0279
(1 − Sp)·(1 − p) = 0.02·0.97 = 0.0194

陽性的中率

PPV = 0.0279/(0.0279 + 0.0194) = 0.5899 ≈ 59%

答え

PPV = 59%

同じ検査でも、有病率が低いほど PPV は低くなります。

3.記述統計

答え: s = 12.02

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 = 169/6 = 28.17

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−8.167)² + 4.833² + (−13.17)² + (−7.167)² + 19.83² + 3.833² = 722.8

標準偏差

s = √(722.8/5) = 12.02

答え

s = 12.02
4.記述統計

答え: P = 0.6554

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 = 0.4

標準正規分布表

Φ(0.4) = 0.6554
P = 0.6554

答え

P = 0.6554
5.信頼区間

答え: E₂ = 9.736

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 = (1.645/1.96)·√(64/16) = 1.679

新しい誤差の幅

E₂ = 5.8·1.679 = 9.736

答え

E₂ = 9.736
6.信頼区間

答え: n = 499

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 = (2.576·26/3)² = 498.4

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 = 499

答え

n = 499
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 2.2

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

差の平均の標準誤差

SE = 3.6/√8 = 1.273

検定統計量

t = 2.8/1.273 = 2.2

答え

t = 2.2

df = 7 のとき、両側 5% の臨界値は 2.365 です。|t| の方が小さいので、H₀ は棄却されません。

8.仮説検定と信頼区間

答え: z = −1.482

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 = 30/100 = 0.3
p̂₂ = 40/100 = 0.4
p̂ = 70/200 = 0.35

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.35·0.65·(1/100 + 1/100)) = 0.06745

検定統計量

z = (0.3 − 0.4)/0.06745 = −1.482

答え

z = −1.482

|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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