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 計算する前に 2 × 2 表を描き、a、b、c、d を書き入れます。 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。 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。 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。 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 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。 信頼水準に対応する臨界値を求めます。 誤差の幅：E = 臨界値 × 標準偏差/√n。 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 H₀ と H₁ を立て、片側検定か両側検定かを決めます。 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。 臨界値と比較するか、p 値を求めます。 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 47 793 840 a b 対照 24 276 300 c d
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、840 人の患者が新しい治療を、300 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: 47/840 対照: 24/300
NNT =
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 75%、特異度 95% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 28% です。 陽性の結果 n₊ は合計で何件と予想されますか。
N = 10 000 p = 28% Se = 75% Sp = 95%
n₊ =
3. 記述統計 ふつう
20 25 30 35 40 45 50 55
データの標本標準偏差 s を求めなさい：57, 19, 18, 55, 23。
n = 5
s =
4. 記述統計 むずかしい
試験の点数は平均 170、標準偏差 12 の正規分布に従います。194 点の z スコア z を求めなさい。
μ = 170 σ = 12 x = 194
z =
5. 信頼区間 ふつう
n = 9, s = 17.5 L U = ? x̄ = 82 E 99%
9 個からなる標本の平均は 82、標準偏差は s = 17.5 です。母集団はほぼ正規分布に従います。 平均の 99% 信頼区間の上限を求めなさい。
n = 9 x̄ = 82 s = 17.5 99% t(8) = 3.355
上限 =
6. 信頼区間 むずかしい
σ = 8, n = ? x̄ − E x̄ + E x̄ E = 2 99%
母標準偏差は 8 です。平均の 99% 信頼区間の誤差の幅を 2 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 = 8 E = 2 99%
n =
7. 仮説検定と信頼区間 ふつう
7 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 −8.47、差の標準偏差は 7 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。
n = 7 d̄ = −8.47 sd = 7
t =
8. 仮説検定と信頼区間 むずかしい
H₀: μ = 100 対 H₁: μ < 100 の片側 z 検定を、α = 0.05、標本サイズ 100 で行います。標準偏差は 15 であることがわかっています。実際の平均は 95.95 です。 第 2 種の誤りの確率 β をパーセントで求めなさい。
μ₀ = 100 μ = 95.95 σ = 15 n = 100 α = 0.05
β =
3 溶液1. エビデンスに基づく実践の統計
答え: NNT = 42
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 = 47/840 = 0.05595
CER = 24/300 = 0.08
治療必要数（NNT） ARR = 0.08 − 0.05595 = 0.02405
NNT = 1/0.02405 = 41.58 → 42
42 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: n₊ = 2460
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 10 000·0.28 = 2800
10 000 − 2800 = 7200
すべての陽性の結果 TP = 2800·0.75 = 2100
FP = 7200·0.05 = 360
n₊ = 2100 + 360 = 2460
2460 件の陽性のうち、疾患があるのは 2100 件だけです（PPV 85.4%）。
3. 記述統計
答え: s = 19.82
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。
偏差の 2 乗 Σ(x − x̄)² = 22.6² + (−15.4)² + (−16.4)² + 20.6² + (−11.4)² = 1571
4. 記述統計
答え: z = 2
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。
5. 信頼区間
答え: 上限 = 101.6
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。
臨界値 df = n − 1 = 8, t = 3.355
誤差の幅 E = 3.355·17.5/√9 = 19.57
区間 82 ± 19.57 → [62.43, 101.6]
6. 信頼区間
答え: n = 107
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。
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。
7. 仮説検定と信頼区間
答え: t = −3.201
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。
df = 6 のとき、両側 5% の臨界値は 2.447 です。|t| の方が大きいので、H₀ は棄却されます。
8. 仮説検定と信頼区間
答え: β = 14.57 %
検定の検出力： 検出力 = 1 − β は、H₀ が誤っているときに H₀ を棄却する確率です。μ₀ と z_α から境界値 x̄c を求め、真の平均を使って x̄c を超える確率を計算します：z = (x̄c − μ)/(σ/√n)。
臨界標本平均 SE = 15/√100 = 1.5
x̄c = 100 − 1.645·1.5 = 97.53
真の平均のもとでの z z = (97.53 − 95.95)/1.5 = 1.055
第 2 種の誤り 検出力 = P(Z < 1.055) = 85.43%
β = 100% − 85.43% = 14.57%