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）。コホートで、複数の群を異なる期間追跡しました（表を参照：各群の人数と追跡年数）。追跡中に 18 件の新規症例が発生しました。罹患率 IR を1000人年あたりで求めてください。小数第 1 位まで四捨五入してください。

330 × 1 年度110 × 1 年度18 新規症例

IR = 1000人年あたり

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）。あるスクリーニング検査の感度は 70%、特異度は 83% です。有病率が 20% 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 = 70%Sp = 83%p = 20%

PPV = %

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：38, 22, 46, 42, 13, 35。

n = 6

s =

4.記述統計むずかしい

ある量は平均 50、標準偏差 5 の正規分布に従います。52 より大きい値の割合 P はいくつですか？

μ = 50σ = 5x = 52

P =

5.信頼区間ふつう

21 個からなる標本の平均は 63、標準偏差は s = 14 です。母集団はほぼ正規分布に従います。平均の 95% 信頼区間の上限を求めなさい。

n = 21x̄ = 63s = 1495%t(20) = 2.086

上限 =

6.信頼区間むずかしい

母標準偏差は 40 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 = 40E = 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 4 であることがわかっています。64 個の観測値からなる無作為標本の平均は 250.57 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 = 4n = 64x̄ = 250.57H₁: μ > μ₀

p =

8.仮説検定と信頼区間むずかしい

16 回の測定の標本平均は 195.6 です。母標準偏差は 8 です。平均の 99% 信頼区間の上限 U を求めなさい。

x̄ = 195.6σ = 8n = 1699%

U =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: IR = 40.9 1000人年あたり

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。

人年

PY = 330·1 + 110·1 = 440

罹患率

IR = 18/440·1000 = 40.9 1000人年あたり

答え

IR = 40.9 1000人年あたり

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: PPV = 50.7 %

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 = 0.7·0.2 = 0.14

(1 − Sp)·(1 − p) = 0.17·0.8 = 0.136

陽性的中率

PPV = 0.14/(0.14 + 0.136) = 0.5072 ≈ 50.7%

答え

PPV = 50.7%

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 = 12.64

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 = 196/6 = 32.67

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 5.333² + (−10.67)² + 13.33² + 9.333² + (−19.67)² + 2.333² = 799.3

標準偏差

s = √(799.3/5) = 12.64

答え

s = 12.64

4.記述統計

答え: P = 0.3446

標準化する

z = 0.4

標準正規分布表

Φ(0.4) = 0.6554

P = 1 − 0.6554 = 0.3446

答え

P = 0.3446

5.信頼区間

答え: 上限 = 69.37

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 = 2.086

誤差の幅

E = 2.086·14/√21 = 6.373

区間

63 ± 6.373 → [56.63, 69.37]

答え

上限 = 69.37

6.信頼区間

答え: n = 174

n について解く

n = (1.645·40/5)² = 173.2

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 = 174

答え

n = 174

7.仮説検定と信頼区間

答え: p = 0.1271

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 = 4/√64 = 0.5

z = (250.57 − 250)/0.5 = 1.14

裾の面積

Φ(1.14) = 0.8729

1 − Φ(1.14) = 0.1271

p 値

p = 0.1271

答え

p = 0.1271

p > 0.05 なので、有意水準 5% で H₀ は棄却されません。

8.仮説検定と信頼区間

答え: U = 200.8

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 = 2.576·8/√16 = 5.152

区間の端

U = 195.6 + 5.152 = 200.8

答え

U = 200.8

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