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
Se90%Sp94%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)。 ある検査の感度は 90%、特異度は 94% です。 陰性尤度比 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。

Se = 90%Sp = 94%
LR− =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
CER38%EER?RRR 22%

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)。 ある治療は、イベントのリスクを相対的に 22% 減らします(RRR = 22%)。ある患者群では、治療しない場合のリスク(CER)は5年間で 38% です。5年間でイベントを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。

RRR = 22%CER = 38%
NNT =
3.記述統計ふつう
1015202530354045505560

データの標本標準偏差 s を求めなさい:38, 60, 10, 42, 14, 13。

n = 6
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 60、標準偏差 20 の正規分布に従います。40 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 60σ = 20x = 40
z =
5.信頼区間ふつう
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

2 つの機種のスマートフォンの電池持続時間を比べます。機種 1:60 台、平均 125.5 h、既知の標準偏差 3 h。機種 2:80 台、平均 139.5 h、既知の標準偏差 3 h。 μ₁ − μ₂ の 95% 信頼区間の誤差の幅 E を求めなさい。

n₁ = 60x̄₁ = 125.5 hσ₁ = 3 hn₂ = 80x̄₂ = 139.5 hσ₂ = 3 h95%
E = h
6.信頼区間むずかしい
σ = 40, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 195%

母標準偏差は 40 です。平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 1 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 = 40E = 195%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.06402.064

学生 25 人の標本の平均点は 78.4、標本標準偏差は 10 です。H₀: μ = 75 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 75x̄ = 78.4s = 10n = 25
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −1.9601.96

36 回の測定の標本平均は 50.4 です。母標準偏差は 12 です。平均の 95% 信頼区間の下限 L を求めなさい。

x̄ = 50.4σ = 12n = 3695%
L =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: LR− = 0.11

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。

陰性尤度比

LR− = (1 − 0.9)/0.94 = 0.1064 ≈ 0.11

答え

LR− = 0.11
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNT = 12

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)。

絶対リスク減少

ARR = 0.38·0.22 = 0.0836

治療必要数(NNT)

NNT = 1/0.0836 = 11.96 → 12

答え

NNT = 12

同じ相対効果でも、ベースラインのリスクが高いほど NNT は小さくなります。

3.記述統計

答え: s = 20.26

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 = 177/6 = 29.5

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 8.5² + 30.5² + (−19.5)² + 12.5² + (−15.5)² + (−16.5)² = 2052

標準偏差

s = √(2052/5) = 20.26

答え

s = 20.26
4.記述統計

答え: z = −1

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 = (40 − 60)/20 = −1

答え

z = −1
5.信頼区間

答え: E = 1.004 h

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.

点推定値

x̄₁ − x̄₂ = 125.5 − 139.5 = −14

標準誤差

SE = √(3²/60 + 3²/80) = 0.5123

誤差の幅

E = 1.96·0.5123 = 1.004

答え

E = 1.004 h

区間は 0 を含まないので、平均には有意な差があります。

6.信頼区間

答え: n = 6147

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 = (1.96·40/1)² = 6147

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 = 6147

答え

n = 6147
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.7

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 = 10/√25 = 10/5 = 2

検定統計量

t = (78.4 − 75)/2 = 1.7

答え

t = 1.7
t0.025; df = 24 = 2.064

|t| < 2.064 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 = 46.48

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 = 1.96·12/√36 = 3.92

区間の端

L = 50.4 − 3.92 = 46.48

答え

L = 46.48

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