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230304ab曝露なし80316cd

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 310 人(症例)と疾患のない 620 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 = 230b = 304c = 80d = 316
OR =
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 78%、特異度 80% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 26% です。 陽性の結果 n₊ は合計で何件と予想されますか。

N = 10 000p = 26%Se = 78%Sp = 80%
n₊ =
3.記述統計ふつう
101520253035404550

データの標本標準偏差 s を求めなさい:52, 43, 10, 40, 38, 36, 48。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 100、標準偏差 8 の正規分布に従います。88 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 100σ = 8x = 88
z =
5.信頼区間ふつう
n = 10, sd​ = 5.50LUd̄ = −8.3E = ?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 −8.3、標準偏差は 5.5 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 = −8.3sd = 5.599%t(9) = 3.25
E = mmHg
6.信頼区間むずかしい
p ≈ 0.1, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0499%

予備調査によると、製品の約 0.1 が不良品です。 割合の 99% 信頼区間の誤差の幅を 0.04 以下にするには、製品をいくつ n 検査する必要がありますか?

p ≈ 0.1E = 0.0499%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
t −1.99801.998

学生 64 人の標本の平均点は 45.13、標本標準偏差は 15 です。H₀: μ = 50 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 50x̄ = 45.13s = 15n = 64
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
−1.961.96z = ?

ある臨床試験で、治療 A の患者 80 人中 48 人、治療 B の患者 250 人中 137 人が回復しました。プールした比率を使って、H₀: p₁ = p₂ の検定統計量 z を求めなさい。

x₁ = 48n₁ = 80x₂ = 137n₂ = 250
z =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: OR = 2.99

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: 230/80 = 2.875
対照: 304/316 = 0.962

オッズ比

OR = (230·316)/(304·80) = 2.988 ≈ 2.99

答え

OR = 2.99

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: n₊ = 3508

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

10 000·0.26 = 2600
10 000 − 2600 = 7400

すべての陽性の結果

TP = 2600·0.78 = 2028
FP = 7400·0.2 = 1480
n₊ = 2028 + 1480 = 3508

答え

n₊ = 3508

3508 件の陽性のうち、疾患があるのは 2028 件だけです(PPV 57.8%)。

3.記述統計

答え: s = 13.62

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 = 267/7 = 38.14

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 13.86² + 4.857² + (−28.14)² + 1.857² + (−0.1429)² + (−2.143)² + 9.857² = 1113

標準偏差

s = √(1113/6) = 13.62

答え

s = 13.62
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 = (88 − 100)/8 = −1.5

答え

z = −1.5
5.信頼区間

答え: E = 5.653 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 = 3.25·5.5/√10 = 5.653

答え

E = 5.653 mmHg
6.信頼区間

答え: n = 374

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0.5, which gives the largest n.

n について解く

n = 2.576²·0.1·0.9/0.04² = 373.3

切り上げる

n = 374

答え

n = 374
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −2.597

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 = 15/√64 = 15/8 = 1.875

検定統計量

t = (45.13 − 50)/1.875 = −2.597

答え

t = −2.597
t0.025; df = 63 = 1.998

|t| > 1.998 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。

8.仮説検定と信頼区間

答え: z = 0.8157

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

標本比率

p̂₁ = 48/80 = 0.6
p̂₂ = 137/250 = 0.548
p̂ = 185/330 = 0.5606

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.5606·0.4394·(1/80 + 1/250)) = 0.06375

検定統計量

z = (0.6 − 0.548)/0.06375 = 0.8157

答え

z = 0.8157

|z| < 1.96 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。

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