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
Se87%Sp94%LR+ = ?

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 87%、特異度は 94% です。 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。

Se = 87%Sp = 94%
LR+ =
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 78%、特異度 96% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 30% 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 = 30%Se = 78%Sp = 96%
n₊ =
3.記述統計ふつう
3540455055

データの標本標準偏差 s を求めなさい:47, 56, 50, 49, 31。

n = 5
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 60、標準偏差 20 の正規分布に従います。85 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 60σ = 20x = 85
P =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 11.599%, n = 64x̄E₂ = ?90%, n = 64

σ が既知のもとで 64 個の観測値に基づく平均の 99% 信頼区間の誤差の幅は 11.5 です。 同じデータから求めた 90% 区間の誤差の幅 E₂ はいくらですか?

99%n₁ = 64E₁ = 11.590%
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0499%

不良品の割合について事前には何もわかっていません。 割合の 99% 信頼区間の誤差の幅を 0.04 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 = 0.5E = 0.0499%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.3652.365t = ?df = 7

8 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 11.08、差の標準偏差は 9.5 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 8d̄ = 11.08sd = 9.5
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2.5α = 0.01βσ = 16, 検出力 95%, n = ?

α = 0.01 の片側 z 検定で、平均の 2.5 単位のずれを検出力 95% で検出しなければなりません。標準偏差は 16 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

α = 0.01検出力 = 95%δ = 2.5σ = 16zα = 2.326zβ = 1.645
n =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: LR+ = 14.5

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。

陽性尤度比

LR+ = 0.87/(1 − 0.94) = 14.5

答え

LR+ = 14.5
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: n₊ = 2620

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

10 000·0.3 = 3000
10 000 − 3000 = 7000

すべての陽性の結果

TP = 3000·0.78 = 2340
FP = 7000·0.04 = 280
n₊ = 2340 + 280 = 2620

答え

n₊ = 2620

2620 件の陽性のうち、疾患があるのは 2340 件だけです(PPV 89.3%)。

3.記述統計

答え: s = 9.343

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 = 233/5 = 46.6

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 0.4² + 9.4² + 3.4² + 2.4² + (−15.6)² = 349.2

標準偏差

s = √(349.2/4) = 9.343

答え

s = 9.343
4.記述統計

答え: P = 0.8944

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 = 1.25

標準正規分布表

Φ(1.25) = 0.8944
P = 0.8944

答え

P = 0.8944
5.信頼区間

答え: E₂ = 7.344

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 = (1.645/2.576)·√(64/64) = 0.6386

新しい誤差の幅

E₂ = 11.5·0.6386 = 7.344

答え

E₂ = 7.344
6.信頼区間

答え: n = 1037

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 = 2.576²·0.5·0.5/0.04² = 1037

切り上げる

n = 1037

答え

n = 1037
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 3.299

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 = 9.5/√8 = 3.359

検定統計量

t = 11.08/3.359 = 3.299

答え

t = 3.299

df = 7 のとき、両側 5% の臨界値は 2.365 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: n = 646

検定に必要な標本サイズ:有意水準 α の片側 z 検定で、真のずれ δ を検出力 1 − β で検出するには、標準誤差が δ = (z_α + z_β)·σ/√n を満たす必要があるので、n = ((z_α + z_β)·σ/δ)² を切り上げます。

n について解く

n = ((2.326 + 1.645)·16/2.5)² = 645.9

切り上げる

n = 646

答え

n = 646

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