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。

新しい問題科目に戻る

印刷ウィンドウで「PDF として保存」を選ぶと、コピーを端末に保存できます。

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92418510ab対照17123140cd

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、510 人の患者が新しい治療を、140 人が対照の治療を受けました。表は、各群で 副作用 があった人数を示しています。 治療によるイベントの相対リスク RR 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。

治療: 92/510対照: 17/140
RR =
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 96%、特異度 97% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 23% です。 検査で見逃される疾患のある人(偽陰性、FN)は何人ですか。

N = 10 000p = 23%Se = 96%Sp = 97%
FN =
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:15, 49, 29, 31, 16, 49。

n = 6
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 70、標準偏差 12 の正規分布に従います。60.4 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 70σ = 12x = 60.4
z =
5.信頼区間ふつう
n = 10, sd​ = 4.30LUd̄ = 4.2E = ?99%

10 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 4.2、標準偏差は 4.3 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 = 10d̄ = 4.2sd = 4.399%t(9) = 3.25
E = mmHg
6.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(15) = 1.7530LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:6 区画、平均収量 35.5 kg、標準偏差 9.5 kg。区画群 2:11 区画、平均 24.5 kg、標準偏差 8.5 kg。等分散を仮定します(プールした t、df = n₁ + n₂ − 2)。 μ₁ − μ₂ の 90% 信頼区間の誤差の幅 E を求めなさい。

n₁ = 6x̄₁ = 35.5s₁ = 9.5n₂ = 11x̄₂ = 24.5s₂ = 8.590%t(15) = 1.753
E = kg
7.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.13102.131

学生 16 人の標本の平均点は 76.5、標本標準偏差は 5 です。H₀: μ = 75 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 75x̄ = 76.5s = 5n = 16
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −1.9601.96

100 回の測定の標本平均は 198.9 です。母標準偏差は 5 です。平均の 95% 信頼区間の下限 L を求めなさい。

x̄ = 198.9σ = 5n = 10095%
L =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: RR = 1.49

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 = 92/510 = 0.1804
CER = 17/140 = 0.1214

相対リスク

RR = 0.1804/0.1214 = 1.486 ≈ 1.49

答え

RR = 1.49
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: FN = 92

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

10 000·0.23 = 2300
10 000 − 2300 = 7700

偽陰性

FN = 2300·0.04 = 92

答え

FN = 92
3.記述統計

答え: s = 15.04

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 = 189/6 = 31.5

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−16.5)² + 17.5² + (−2.5)² + (−0.5)² + (−15.5)² + 17.5² = 1132

標準偏差

s = √(1132/5) = 15.04

答え

s = 15.04
4.記述統計

答え: z = −0.8

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 = (60.4 − 70)/12 = −0.8

答え

z = −0.8
5.信頼区間

答え: E = 4.419 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 = 9, t = 3.25

誤差の幅

E = 3.25·4.3/√10 = 4.419

答え

E = 4.419 mmHg
6.信頼区間

答え: E = 7.87 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 = (5·9.5² + 10·8.5²)/15 = 78.25
sp = 8.846

誤差の幅

E = 1.753·8.846·√(1/6 + 1/11) = 7.87

答え

E = 7.87 kg
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.2

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 = 5/√16 = 5/4 = 1.25

検定統計量

t = (76.5 − 75)/1.25 = 1.2

答え

t = 1.2
t0.025; df = 15 = 2.131

|t| < 2.131 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。

8.仮説検定と信頼区間

答え: L = 197.9

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。

誤差の幅

E = 1.96·5/√100 = 0.98

区間の端

L = 198.9 − 0.98 = 197.9

答え

L = 197.9

ExamProblems · examproblems.com/courses/evidence-based-practice