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。

新しい問題科目に戻る

印刷ウィンドウで「PDF として保存」を選ぶと、コピーを端末に保存できます。

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
症例対照曝露あり1735ab曝露なし73235cd

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)。 症例対照研究で、疾患のある患者 90 人(症例)と疾患のない 270 人(対照)を比較しました。表は、各群でリスク因子に曝露された人数を示しています。この曝露のオッズ比 OR 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 = 17b = 35c = 73d = 235
OR =
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 76%、特異度 95% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 8% 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 = 8%Se = 76%Sp = 95%
FN =
3.記述統計ふつう
2530354045505560

データの標本標準偏差 s を求めなさい:58, 46, 24, 60, 21, 55, 37。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 500、標準偏差 100 の正規分布に従います。380 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 500σ = 100x = 380
P =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 5.990%, n = 25x̄E₂ = ?95%, n = 50

σ が既知のもとで 25 個の観測値に基づく平均の 90% 信頼区間の誤差の幅は 5.9 です。 50 個の観測値に基づく 95% 区間の誤差の幅 E₂ はいくらですか?

90%n₁ = 25E₁ = 5.995%n₂ = 50
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
σ = 24, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 590%

母標準偏差は 24 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 = 24E = 590%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.0932.093t = ?df = 19

2 つの指導法を比べます。グループ 1:7 人の学生、平均点 42、標準偏差 12。グループ 2:14 人の学生、平均点 55.2、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 = 7x̄₁ = 42s₁ = 12n₂ = 14x̄₂ = 55.2s₂ = 5.5
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
μ₀x̄c

H₀: μ = 50 対 H₁: μ < 50 の片側 z 検定を、α = 0.01、標本サイズ 25 で行います。標準偏差は 10 であることがわかっています。実際の平均は 42 です。 検定の検出力 1 − β をパーセントで求めなさい。

μ₀ = 50μ = 42σ = 10n = 25α = 0.01
1 − β = %

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: OR = 1.56

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。

曝露のオッズ

症例: 17/73 = 0.2329
対照: 35/235 = 0.1489

オッズ比

OR = (17·235)/(35·73) = 1.564 ≈ 1.56

答え

OR = 1.56

OR が1より大きい:曝露は症例のほうに多くみられます。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: FN = 192

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

10 000·0.08 = 800
10 000 − 800 = 9200

偽陰性

FN = 800·0.24 = 192

答え

FN = 192
3.記述統計

答え: s = 16.06

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 = 301/7 = 43

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 15² + 3² + (−19)² + 17² + (−22)² + 12² + (−6)² = 1548

標準偏差

s = √(1548/6) = 16.06

答え

s = 16.06
4.記述統計

答え: P = 0.8849

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 = −1.2

標準正規分布表

Φ(−1.2) = 0.1151
P = 1 − 0.1151 = 0.8849

答え

P = 0.8849
5.信頼区間

答え: E₂ = 4.971

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 = (1.96/1.645)·√(25/50) = 0.8425

新しい誤差の幅

E₂ = 5.9·0.8425 = 4.971

答え

E₂ = 4.971
6.信頼区間

答え: n = 63

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。

n について解く

n = (1.645·24/5)² = 62.35

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 = 63

答え

n = 63
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −3.505

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 = (6·12² + 13·5.5²)/19 = 66.17
sp = 8.135

標準誤差

SE = 8.135·√(1/7 + 1/14) = 3.766

検定統計量

t = (42 − 55.2)/3.766 = −3.505

答え

t = −3.505

df = 19 のとき、両側 5% の臨界値は 2.093 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: 1 − β = 95.29 %

検定の検出力:検出力 = 1 − β は、H₀ が誤っているときに H₀ を棄却する確率です。μ₀ と z_α から境界値 x̄c を求め、真の平均を使って x̄c を超える確率を計算します:z = (x̄c − μ)/(σ/√n)。

臨界標本平均

SE = 10/√25 = 2
x̄c = 50 − 2.326·2 = 45.35

真の平均のもとでの z

z = (45.35 − 42)/2 = 1.674

電力

検出力 = P(Z < 1.674) = 95.29%
1 − β = 95.29%

答え

1 − β = 95.29%

ExamProblems · examproblems.com/courses/evidence-based-practice