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81529610ab対照182368550cd

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、610 人の患者が新しい治療を、550 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。 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: 81/610対照: 182/550
RR =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
p (%)PPV (%)15%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 92%、特異度は 99% です。有病率が 15% 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 = 92%Sp = 99%p = 15%
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:49, 15, 32, 42, 47, 32, 47。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 50、標準偏差 5 の正規分布に従います。60 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 50σ = 5x = 60
P =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 295%, n = 100x̄E₂ = ?95%, n = 900

σ が既知のもとで 100 個の観測値に基づく平均の 95% 信頼区間の誤差の幅は 2 です。 同じ研究で代わりに 900 個の観測値を使うと、誤差の幅 E₂ はいくらになりますか?

95%n₁ = 100E₁ = 2n₂ = 900
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(12) = 1.7820LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:5 区画、平均収量 19.5 kg、標準偏差 6.5 kg。区画群 2:9 区画、平均 8.5 kg、標準偏差 4 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 = 5x̄₁ = 19.5s₁ = 6.5n₂ = 9x̄₂ = 8.5s₂ = 490%t(12) = 1.782
E = kg
7.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.0302.03

学生 36 人の標本の平均点は 76.4、標本標準偏差は 12 です。H₀: μ = 75 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 75x̄ = 76.4s = 12n = 36
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2.595%

平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 2.5 以下にするには、標本はどれだけ大きくなければなりませんか?標準偏差は 15 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

σ = 15E = 2.595%
n =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: RR = 0.4

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 = 81/610 = 0.1328
CER = 182/550 = 0.3309

相対リスク

RR = 0.1328/0.3309 = 0.4013 ≈ 0.4

答え

RR = 0.4
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: PPV = 94.2 %

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)。

真陽性と偽陽性(1人あたり)

Se·p = 0.92·0.15 = 0.138
(1 − Sp)·(1 − p) = 0.01·0.85 = 0.0085

陽性的中率

PPV = 0.138/(0.138 + 0.0085) = 0.942 ≈ 94.2%

答え

PPV = 94.2%

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 = 12.24

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 = 264/7 = 37.71

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 11.29² + (−22.71)² + (−5.714)² + 4.286² + 9.286² + (−5.714)² + 9.286² = 899.4

標準偏差

s = √(899.4/6) = 12.24

答え

s = 12.24
4.記述統計

答え: P = 0.02275

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 = 2

標準正規分布表

Φ(2) = 0.9772
P = 1 − 0.9772 = 0.02275

答え

P = 0.02275
5.信頼区間

答え: E₂ = 0.6667

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 = (1.96/1.96)·√(100/900) = 0.3333

新しい誤差の幅

E₂ = 2·0.3333 = 0.6667

答え

E₂ = 0.6667
6.信頼区間

答え: E = 4.945 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 = (4·6.5² + 8·4²)/12 = 24.75
sp = 4.975

誤差の幅

E = 1.782·4.975·√(1/5 + 1/9) = 4.945

答え

E = 4.945 kg
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 0.7

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 = 12/√36 = 12/6 = 2

検定統計量

t = (76.4 − 75)/2 = 0.7

答え

t = 0.7
t0.025; df = 35 = 2.03

|t| < 2.03 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: n = 139

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。

n について解く

n = (1.96·15/2.5)² = 138.3

切り上げる

n = 139

答え

n = 139

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