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
症例対照曝露あり7058ab曝露なし250102cd

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 320 人(症例)と疾患のない 160 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 = 70b = 58c = 250d = 102
OR =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
p (%)NPV (%)15%NPV = ?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 74%、特異度は 96% です。有病率が 15% の集団で用いられます。 陰性的中率 NPV 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 = 74%Sp = 96%p = 15%
NPV = %
3.記述統計ふつう
3638404244464850

データの標本標準偏差 s を求めなさい:44, 50, 35, 41, 48。

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 5 の正規分布に従います。63 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 60σ = 5x = 63
P =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 3.390%, n = 50x̄E₂ = ?95%, n = 450

σ が既知のもとで 50 個の観測値に基づく平均の 90% 信頼区間の誤差の幅は 3.3 です。 450 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 = 50E₁ = 3.395%n₂ = 450
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
σ = 28, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1.590%

母標準偏差は 28 です。平均の 90% 信頼区間の誤差の幅を 1.5 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 = 28E = 1.590%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.4472.447t = ?df = 6

7 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 −4.41、差の標準偏差は 10.6 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 7d̄ = −4.41sd = 10.6
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 195%

平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 1 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 20 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

σ = 20E = 195%
n =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: OR = 0.49

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: 70/250 = 0.28
対照: 58/102 = 0.5686

オッズ比

OR = (70·102)/(58·250) = 0.4924 ≈ 0.49

答え

OR = 0.49

OR が1より小さい:曝露は症例のほうに少なく、防御的な効果を示唆します。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NPV = 95.4 %

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)。

真陰性と偽陰性(1人あたり)

Sp·(1 − p) = 0.96·0.85 = 0.816
(1 − Se)·p = 0.26·0.15 = 0.039

陰性的中率

NPV = 0.816/(0.816 + 0.039) = 0.9544 ≈ 95.4%

答え

NPV = 95.4%
3.記述統計

答え: s = 5.941

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 = 218/5 = 43.6

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 0.4² + 6.4² + (−8.6)² + (−2.6)² + 4.4² = 141.2

標準偏差

s = √(141.2/4) = 5.941

答え

s = 5.941
4.記述統計

答え: P = 0.7257

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 = 0.6

標準正規分布表

Φ(0.6) = 0.7257
P = 0.7257

答え

P = 0.7257
5.信頼区間

答え: E₂ = 1.311

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)·√(50/450) = 0.3972

新しい誤差の幅

E₂ = 3.3·0.3972 = 1.311

答え

E₂ = 1.311
6.信頼区間

答え: n = 943

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 = (1.645·28/1.5)² = 942.9

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 = 943

答え

n = 943
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −1.101

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 = 10.6/√7 = 4.006

検定統計量

t = −4.41/4.006 = −1.101

答え

t = −1.101

df = 6 のとき、両側 5% の臨界値は 2.447 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: n = 1537

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 = (1.96·20/1)² = 1537

切り上げる

n = 1537

答え

n = 1537

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