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15800.523101新規症例30

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 30 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。

580 × 0.5 年310 × 1 年度30 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
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 74%、特異度 81% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 29% です。 検査で見逃される疾患のある人(偽陰性、FN)は何人ですか。

N = 10 000p = 29%Se = 74%Sp = 81%
FN =
3.記述統計ふつう
15202530354045505560

データの標本標準偏差 s を求めなさい:12, 23, 60, 36, 49, 54, 13。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 70、標準偏差 12 の正規分布に従います。52 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 70σ = 12x = 52
P =
5.信頼区間ふつう
n = 12, s = 10.5L = ?Ux̄ = 113.5E95%

12 個からなる標本の平均は 113.5、標準偏差は s = 10.5 です。母集団はほぼ正規分布に従います。 平均の 95% 信頼区間の下限を求めなさい。

n = 12x̄ = 113.5s = 10.595%t(11) = 2.201
下限 =
6.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(20) = 2.0860L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:10 区画、平均収量 62.5 kg、標準偏差 6.5 kg。区画群 2:12 区画、平均 61.5 kg、標準偏差 5.5 kg。等分散を仮定します(プールした t、df = n₁ + n₂ − 2)。 μ₁ − μ₂ の 95% 信頼区間の下限を求めなさい。

n₁ = 10x̄₁ = 62.5s₁ = 6.5n₂ = 12x̄₂ = 61.5s₂ = 5.595%t(20) = 2.086
下限 = kg
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.2282.228t = ?df = 10

11 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 −7.51、差の標準偏差は 8.9 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 11d̄ = −7.51sd = 8.9
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −1.9601.96

16 回の測定の標本平均は 103.6 です。母標準偏差は 8 です。平均の 95% 信頼区間の下限 L を求めなさい。

x̄ = 103.6σ = 8n = 1695%
L =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: IR = 50 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 = 580·0.5 + 310·1 = 600

罹患率

IR = 30/600·1000 = 50 1000人年あたり

答え

IR = 50 1000人年あたり
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: FN = 754

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

10 000·0.29 = 2900
10 000 − 2900 = 7100

偽陰性

FN = 2900·0.26 = 754

答え

FN = 754
3.記述統計

答え: s = 19.75

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 = 247/7 = 35.29

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−23.29)² + (−12.29)² + 24.71² + 0.7143² + 13.71² + 18.71² + (−22.29)² = 2339

標準偏差

s = √(2339/6) = 19.75

答え

s = 19.75
4.記述統計

答え: P = 0.9332

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 = −1.5

標準正規分布表

Φ(−1.5) = 0.06681
P = 1 − 0.06681 = 0.9332

答え

P = 0.9332
5.信頼区間

答え: 下限 = 106.8

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 = 11, t = 2.201

誤差の幅

E = 2.201·10.5/√12 = 6.671

区間

113.5 ± 6.671 → [106.8, 120.2]

答え

下限 = 106.8
6.信頼区間

答え: 下限 = −4.333 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 = (9·6.5² + 11·5.5²)/20 = 35.65
sp = 5.971

誤差の幅

E = 2.086·5.971·√(1/10 + 1/12) = 5.333

区間

1 ± 5.333 → [−4.333, 6.333]

答え

下限 = −4.333 kg
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −2.799

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 = 8.9/√11 = 2.683

検定統計量

t = −7.51/2.683 = −2.799

答え

t = −2.799

df = 10 のとき、両側 5% の臨界値は 2.228 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: L = 99.68

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。

誤差の幅

E = 1.96·8/√16 = 3.92

区間の端

L = 103.6 − 3.92 = 99.68

答え

L = 99.68

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