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
人数年12002.525001.5新規症例34

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)。 コホートで、複数の群を異なる期間追跡しました(表を参照:各群の人数と追跡年数)。追跡中に 34 件の新規症例が発生しました。罹患率 IR を1000人年あたりで求めてください。 小数第 1 位まで四捨五入してください。

200 × 2.5 年500 × 1.5 年34 新規症例
IR = 1000人年あたり
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
CER35%EER?RRR 35%

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 35% 減らします(RRR = 35%)。ある患者群では、治療しない場合のリスク(CER)は5年間で 35% 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 = 35%CER = 35%
NNT =
3.記述統計ふつう
152025303540455055

データの標本標準偏差 s を求めなさい:54, 15, 45, 56, 39。

n = 5
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 10 の正規分布に従います。80 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 100σ = 10x = 80
z =
5.信頼区間ふつう
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

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 1:50 台、平均 82 h、既知の標準偏差 10 h。機種 2:50 台、平均 91.5 h、既知の標準偏差 13 h。 μ₁ − μ₂ の 90% 信頼区間の上限を求めなさい。

n₁ = 50x̄₁ = 82 hσ₁ = 10 hn₂ = 50x̄₂ = 91.5 hσ₂ = 13 h90%
上限 = h
6.信頼区間むずかしい
σ = 31, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

母標準偏差は 31 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 = 31E = 299%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.0452.045t = ?df = 29

2 つの指導法を比べます。グループ 1:18 人の学生、平均点 73、標準偏差 12。グループ 2:13 人の学生、平均点 59.7、標準偏差 11.5。母分散が等しいと仮定し、プールした 2 標本 t 検定を使います。差を x̄₁ − x̄₂(グループ 1 − グループ 2)として、H₀: μ₁ = μ₂ の検定統計量 t を求めなさい。

n₁ = 18x̄₁ = 73s₁ = 12n₂ = 13x̄₂ = 59.7s₂ = 11.5
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 250 人中 175 人、治療 B の患者 100 人中 62 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 = 175n₁ = 250x₂ = 62n₂ = 100
z =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: IR = 27.2 1000人年あたり

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。

人年

PY = 200·2.5 + 500·1.5 = 1250

罹患率

IR = 34/1250·1000 = 27.2 1000人年あたり

答え

IR = 27.2 1000人年あたり
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNT = 9

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 = 0.35·0.35 = 0.1225

治療必要数(NNT)

NNT = 1/0.1225 = 8.163 → 9

答え

NNT = 9

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 = 16.48

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 = 209/5 = 41.8

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 12.2² + (−26.8)² + 3.2² + 14.2² + (−2.8)² = 1087

標準偏差

s = √(1087/4) = 16.48

答え

s = 16.48
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。

標準化する

z = (80 − 100)/10 = −2

答え

z = −2
5.信頼区間

答え: 上限 = −5.684 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 = 82 − 91.5 = −9.5

標準誤差

SE = √(10²/50 + 13²/50) = 2.319

誤差の幅

E = 1.645·2.319 = 3.816

区間

−9.5 ± 3.816 → [−13.32, −5.684]

答え

上限 = −5.684 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 = 1595

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 = (2.576·31/2)² = 1594

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 = 1595

答え

n = 1595
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 3.098

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.

プールした分散

sp² = (17·12² + 12·11.5²)/29 = 139.1
sp = 11.8

標準誤差

SE = 11.8·√(1/18 + 1/13) = 4.293

検定統計量

t = (73 − 59.7)/4.293 = 3.098

答え

t = 3.098

df = 29 のとき、両側 5% の臨界値は 2.045 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: z = 1.446

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 = 175/250 = 0.7
p̂₂ = 62/100 = 0.62
p̂ = 237/350 = 0.6771

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.6771·0.3229·(1/250 + 1/100)) = 0.05532

検定統計量

z = (0.7 − 0.62)/0.05532 = 1.446

答え

z = 1.446

|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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