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
検査疾患あり疾患なし合計正125105230ab負35395430cd合計160500660

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)。 新しい検査を、ある研究で基準となる標準検査と比較しました(2 × 2 表を参照)。 陽性尤度比 LR+ 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 = 125b = 105c = 35d = 395
LR+ =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
p (%)PPV (%)3%PPV = ?100

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)。 あるスクリーニング検査の感度は 88%、特異度は 96% です。有病率が 3% の集団で用いられます。 陽性的中率 PPV を割合(%)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。

Se = 88%Sp = 96%p = 3%
PPV = %
3.記述統計ふつう
202530354045505560

データの標本標準偏差 s を求めなさい:38, 60, 45, 22, 47, 20, 30。

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 12 の正規分布に従います。107.2 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 100σ = 12x = 107.2
z =
5.信頼区間ふつう
n = 7, sd​ = 6.70L = ?Ud̄ = 8.8E95%

7 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 8.8、標準偏差は 6.7 です。 差の平均の 95% 信頼区間の下限を求めなさい。

n = 7d̄ = 8.8sd = 6.795%t(6) = 2.447
下限 = mmHg
6.信頼区間むずかしい
p ≈ 0.6, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0299%

予備調査によると、製品の約 0.6 が不良品です。 割合の 99% 信頼区間の誤差の幅を 0.02 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 ≈ 0.6E = 0.0299%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.1792.179t = ?df = 12

2 つの指導法を比べます。グループ 1:9 人の学生、平均点 31、標準偏差 7。グループ 2:5 人の学生、平均点 34.6、標準偏差 5.5。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 = 9x̄₁ = 31s₁ = 7n₂ = 5x̄₂ = 34.6s₂ = 5.5
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −2.57602.576

81 回の測定の標本平均は 119.1 です。母標準偏差は 10 です。平均の 99% 信頼区間の上限 U を求めなさい。

x̄ = 119.1σ = 10n = 8199%
U =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: LR+ = 3.72

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。

感度と特異度

Se = 125/160 = 0.7813
Sp = 395/500 = 0.79

陽性尤度比

LR+ = 0.7813/(1 − 0.79) = 3.72

答え

LR+ = 3.72
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: PPV = 40.5 %

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)。

真陽性と偽陽性(1人あたり)

Se·p = 0.88·0.03 = 0.0264
(1 − Sp)·(1 − p) = 0.04·0.97 = 0.0388

陽性的中率

PPV = 0.0264/(0.0264 + 0.0388) = 0.4049 ≈ 40.5%

答え

PPV = 40.5%

同じ検査でも、有病率が低いほど PPV は低くなります。

3.記述統計

答え: s = 14.47

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 = 262/7 = 37.43

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 0.5714² + 22.57² + 7.571² + (−15.43)² + 9.571² + (−17.43)² + (−7.429)² = 1256

標準偏差

s = √(1256/6) = 14.47

答え

s = 14.47
4.記述統計

答え: z = 0.6

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 = (107.2 − 100)/12 = 0.6

答え

z = 0.6
5.信頼区間

答え: 下限 = 2.603 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 = 6, t = 2.447

誤差の幅

E = 2.447·6.7/√7 = 6.197

区間

8.8 ± 6.197 → [2.603, 15]

答え

下限 = 2.603 mmHg
6.信頼区間

答え: n = 3982

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 = 2.576²·0.6·0.4/0.02² = 3981

切り上げる

n = 3982

答え

n = 3982
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −0.9871

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 = (8·7² + 4·5.5²)/12 = 42.75
sp = 6.538

標準誤差

SE = 6.538·√(1/9 + 1/5) = 3.647

検定統計量

t = (31 − 34.6)/3.647 = −0.9871

答え

t = −0.9871

df = 12 のとき、両側 5% の臨界値は 2.179 です。|t| の方が小さいので、H₀ は棄却されません。

8.仮説検定と信頼区間

答え: U = 122

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 = 2.576·10/√81 = 2.862

区間の端

U = 119.1 + 2.862 = 122

答え

U = 122

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