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216210ab曝露なし74290cd

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 290 人(症例)と疾患のない 500 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 = 216b = 210c = 74d = 290
OR =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
CER19%EER?RRR 27%

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 27% 減らします(RRR = 27%)。ある患者群では、治療しない場合のリスク(CER)は5年間で 19% 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 = 27%CER = 19%
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:36, 21, 20, 60, 10, 23, 31。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 500、標準偏差 25 の正規分布に従います。537.5 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 500σ = 25x = 537.5
z =
5.信頼区間ふつう
n = 10, sd​ = 5.10LU = ?d̄ = −9.8E90%

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 −9.8、標準偏差は 5.1 です。 差の平均の 90% 信頼区間の上限を求めなさい。

n = 10d̄ = −9.8sd = 5.190%t(9) = 1.833
上限 = mmHg
6.信頼区間むずかしい
σ = 21, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 595%

母標準偏差は 21 です。平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 5 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 = 21E = 595%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.1792.179t = ?df = 12

13 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 2.92、差の標準偏差は 6.2 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 13d̄ = 2.92sd = 6.2
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

平均の 99% 信頼区間の誤差の幅を 3 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 4 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

σ = 4E = 399%
n =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: OR = 4.03

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: 216/74 = 2.919
対照: 210/290 = 0.7241

オッズ比

OR = (216·290)/(210·74) = 4.031 ≈ 4.03

答え

OR = 4.03

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: NNT = 20

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 = 0.19·0.27 = 0.0513

治療必要数(NNT)

NNT = 1/0.0513 = 19.49 → 20

答え

NNT = 20

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 = 16.1

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。

平均

x̄ = 201/7 = 28.71

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 7.286² + (−7.714)² + (−8.714)² + 31.29² + (−18.71)² + (−5.714)² + 2.286² = 1555

標準偏差

s = √(1555/6) = 16.1

答え

s = 16.1
4.記述統計

答え: z = 1.5

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 = (537.5 − 500)/25 = 1.5

答え

z = 1.5
5.信頼区間

答え: 上限 = −6.844 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 = 1.833

誤差の幅

E = 1.833·5.1/√10 = 2.956

区間

−9.8 ± 2.956 → [−12.76, −6.844]

答え

上限 = −6.844 mmHg
6.信頼区間

答え: n = 68

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 = (1.96·21/5)² = 67.77

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 = 68

答え

n = 68
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.698

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 = 6.2/√13 = 1.72

検定統計量

t = 2.92/1.72 = 1.698

答え

t = 1.698

df = 12 のとき、両側 5% の臨界値は 2.179 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: n = 12

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 = (2.576·4/3)² = 11.8

切り上げる

n = 12

答え

n = 12

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