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
イベントありイベントなし合計治療24236260ab対照8102110cd

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、260 人の患者が新しい治療を、110 人が対照の治療を受けました。表は、各群で 副作用 があった人数を示しています。 害必要数 NNH を求めてください。副作用が出る患者が1人増えるには、何人の患者を治療しなければなりませんか。 患者数の整数に切り上げます。

治療: 24/260対照: 8/110
NNH =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
CER34%EER?RRR 17%

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 17% 減らします(RRR = 17%)。ある患者群では、治療しない場合のリスク(CER)は5年間で 34% 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 = 17%CER = 34%
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:52, 55, 30, 15, 53, 20。

n = 6
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 70、標準偏差 5 の正規分布に従います。77.5 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 70σ = 5x = 77.5
z =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 4.190%, n = 64x̄E₂ = ?99%, n = 256

σ が既知のもとで 64 個の観測値に基づく平均の 90% 信頼区間の誤差の幅は 4.1 です。 256 個の観測値に基づく 99% 区間の誤差の幅 E₂ はいくらですか?

90%n₁ = 64E₁ = 4.199%n₂ = 256
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(24) = 1.7110LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:6 区画、平均収量 35 kg、標準偏差 4 kg。区画群 2:20 区画、平均 37.5 kg、標準偏差 2.5 kg。等分散を仮定します(プールした t、df = n₁ + n₂ − 2)。 μ₁ − μ₂ の 90% 信頼区間の上限を求めなさい。

n₁ = 6x̄₁ = 35s₁ = 4n₂ = 20x̄₂ = 37.5s₂ = 2.590%t(24) = 1.711
上限 = kg
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−1.961.96z = ?

2 つの生産ラインで同じ部品をつくっています。ライン 1:40 個の部品の標本の平均長さは 41.5 mm で、ラインの既知の標準偏差は 17 mm です。ライン 2:100 個の部品の標本の平均は 51 mm、既知の標準偏差は 17 mm です。差を x̄₁ − x̄₂(ライン 1 − ライン 2)として、H₀: μ₁ = μ₂ の検定統計量 z を求めなさい。

n₁ = 40x̄₁ = 41.5 mmσ₁ = 17 mmn₂ = 100x̄₂ = 51 mmσ₂ = 17 mm
z =
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 28 人、治療 B の患者 200 人中 92 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 = 28n₁ = 80x₂ = 92n₂ = 200
z =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNH = 52

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 = 24/260 = 0.09231
CER = 8/110 = 0.07273

害必要数(NNH)

ARI = 0.09231 − 0.07273 = 0.01958
NNH = 1/0.01958 = 51.07 → 52

答え

NNH = 52

治療を受けた患者 52 人に約1人が、その治療のために副作用を経験します。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNT = 18

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 = 0.34·0.17 = 0.0578

治療必要数(NNT)

NNT = 1/0.0578 = 17.3 → 18

答え

NNT = 18

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 = 18.03

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 = 225/6 = 37.5

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 14.5² + 17.5² + (−7.5)² + (−22.5)² + 15.5² + (−17.5)² = 1626

標準偏差

s = √(1626/5) = 18.03

答え

s = 18.03
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 = (77.5 − 70)/5 = 1.5

答え

z = 1.5
5.信頼区間

答え: E₂ = 3.21

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1.645 (90%), 1.96 (95%), 2.576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

誤差の幅の比

E₂/E₁ = (2.576/1.645)·√(64/256) = 0.783

新しい誤差の幅

E₂ = 4.1·0.783 = 3.21

答え

E₂ = 3.21
6.信頼区間

答え: 上限 = −0.2081 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 = (5·4² + 19·2.5²)/24 = 8.281
sp = 2.878

誤差の幅

E = 1.711·2.878·√(1/6 + 1/20) = 2.292

区間

−2.5 ± 2.292 → [−4.792, −0.2081]

答え

上限 = −0.2081 kg
7.仮説検定と信頼区間

答え: z = −2.987

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.

差の標準誤差

SE = √(17²/40 + 17²/100) = √10.12 = 3.18

検定統計量

z = (41.5 − 51)/3.18 = −2.987

答え

z = −2.987

|z| > 1.96 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 = −1.68

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 = 28/80 = 0.35
p̂₂ = 92/200 = 0.46
p̂ = 120/280 = 0.4286

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.4286·0.5714·(1/80 + 1/200)) = 0.06547

検定統計量

z = (0.35 − 0.46)/0.06547 = −1.68

答え

z = −1.68

|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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