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

計算する前に 2 × 2 表を描き、a、b、c、d を書き入れます。
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。
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。
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。
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

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。
信頼水準に対応する臨界値を求めます。
誤差の幅：E = 臨界値 × 標準偏差/√n。
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

H₀ と H₁ を立て、片側検定か両側検定かを決めます。
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。
臨界値と比較するか、p 値を求めます。
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

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）。ある検査の感度は 86%、特異度は 87% です。陰性尤度比 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。

Se = 86%Sp = 87%

LR− =

2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい

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 79%、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 24% 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 = 24%Se = 79%Sp = 80%

n₊ =

3.記述統計ふつう

データの標本標準偏差 s を求めなさい：13, 30, 12, 50, 32, 31, 47。

n = 7

s =

4.記述統計むずかしい

ある量は平均 50、標準偏差 10 の正規分布に従います。70 より大きい値の割合 P はいくつですか？

μ = 50σ = 10x = 70

P =

5.信頼区間ふつう

21 個からなる標本の平均は 30.5、標準偏差は s = 19 です。母集団はほぼ正規分布に従います。平均の 90% 信頼区間の上限を求めなさい。

n = 21x̄ = 30.5s = 1990%t(20) = 1.725

上限 =

6.信頼区間むずかしい

母標準偏差は 29 です。平均の 90% 信頼区間の誤差の幅を 5 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 = 29E = 590%

n =

7.仮説検定と信頼区間ふつう

ある母集団の平均は 250 であると主張されています。母標準偏差は 2.5 であることがわかっています。25 個の観測値からなる無作為標本の平均は 251.25 です。H₀: μ = 250 対 H₁: μ > 250 を検定します。p 値 p を求めなさい。

μ₀ = 250σ = 2.5n = 25x̄ = 251.25H₁: μ > μ₀

p =

8.仮説検定と信頼区間むずかしい

平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 3 以下にするには、標本はどれだけ大きくなければなりませんか？標準偏差は 15 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

σ = 15E = 395%

n =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: LR− = 0.16

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。

陰性尤度比

LR− = (1 − 0.86)/0.87 = 0.1609 ≈ 0.16

答え

LR− = 0.16

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: n₊ = 3416

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

10 000·0.24 = 2400

10 000 − 2400 = 7600

すべての陽性の結果

TP = 2400·0.79 = 1896

FP = 7600·0.2 = 1520

n₊ = 1896 + 1520 = 3416

答え

n₊ = 3416

3416 件の陽性のうち、疾患があるのは 1896 件だけです（PPV 55.5%）。

3.記述統計

答え: s = 14.74

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 = 215/7 = 30.71

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−17.71)² + (−0.7143)² + (−18.71)² + 19.29² + 1.286² + 0.2857² + 16.29² = 1303

標準偏差

s = √(1303/6) = 14.74

答え

s = 14.74

4.記述統計

答え: P = 0.02275

標準化する

z = 2

標準正規分布表

Φ(2) = 0.9772

P = 1 − 0.9772 = 0.02275

答え

P = 0.02275

5.信頼区間

答え: 上限 = 37.65

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 = 20, t = 1.725

誤差の幅

E = 1.725·19/√21 = 7.152

区間

30.5 ± 7.152 → [23.35, 37.65]

答え

上限 = 37.65

6.信頼区間

答え: n = 92

n について解く

n = (1.645·29/5)² = 91.03

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 = 92

答え

n = 92

7.仮説検定と信頼区間

答え: p = 0.00621

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.

検定統計量

SE = σ/√n = 2.5/√25 = 0.5

z = (251.25 − 250)/0.5 = 2.5

裾の面積

Φ(2.5) = 0.9938

1 − Φ(2.5) = 0.0062

p 値

p = 0.00621

答え

p = 0.00621

p ≤ 0.05 なので、有意水準 5% で H₀ は棄却されます。

8.仮説検定と信頼区間

答え: n = 97

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。

n について解く

n = (1.96·15/3)² = 96.04

切り上げる

n = 97

答え

n = 97

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