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
人数年13000.521604新規症例14

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 14 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。

300 × 0.5 年160 × 4 年14 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
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 85%、特異度 93% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 16% 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 = 16%Se = 85%Sp = 93%
FN =
3.記述統計ふつう
10152025303540455055

データの標本標準偏差 s を求めなさい:55, 26, 46, 45, 43, 10, 12。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 50、標準偏差 8 の正規分布に従います。40.4 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 50σ = 8x = 40.4
P =
5.信頼区間ふつう
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E99%

2 つの機種のスマートフォンの電池持続時間を比べます。機種 1:30 台、平均 130.5 h、既知の標準偏差 14 h。機種 2:60 台、平均 141 h、既知の標準偏差 8 h。 μ₁ − μ₂ の 99% 信頼区間の下限を求めなさい。

n₁ = 30x̄₁ = 130.5 hσ₁ = 14 hn₂ = 60x̄₂ = 141 hσ₂ = 8 h99%
下限 = h
6.信頼区間むずかしい
σ = 25, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

母標準偏差は 25 です。平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 3 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 = 25E = 395%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.1312.131t = ?df = 15

2 つの指導法を比べます。グループ 1:5 人の学生、平均点 26.5、標準偏差 6。グループ 2:12 人の学生、平均点 45、標準偏差 11。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 = 5x̄₁ = 26.5s₁ = 6n₂ = 12x̄₂ = 45s₂ = 11
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
μ₀x̄c

H₀: μ = 80 対 H₁: μ < 80 の片側 z 検定を、α = 0.10、標本サイズ 64 で行います。標準偏差は 20 であることがわかっています。実際の平均は 75.5 です。 検定の検出力 1 − β をパーセントで求めなさい。

μ₀ = 80μ = 75.5σ = 20n = 64α = 0.10
1 − β = %

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: IR = 17.7 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 = 300·0.5 + 160·4 = 790

罹患率

IR = 14/790·1000 = 17.7 1000人年あたり

答え

IR = 17.7 1000人年あたり
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: FN = 240

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

10 000·0.16 = 1600
10 000 − 1600 = 8400

偽陰性

FN = 1600·0.15 = 240

答え

FN = 240
3.記述統計

答え: s = 17.85

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 = 237/7 = 33.86

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 21.14² + (−7.857)² + 12.14² + 11.14² + 9.143² + (−23.86)² + (−21.86)² = 1911

標準偏差

s = √(1911/6) = 17.85

答え

s = 17.85
4.記述統計

答え: P = 0.1151

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 = 0.1151

答え

P = 0.1151
5.信頼区間

答え: 下限 = −17.6 h

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

点推定値

x̄₁ − x̄₂ = 130.5 − 141 = −10.5

標準誤差

SE = √(14²/30 + 8²/60) = 2.757

誤差の幅

E = 2.576·2.757 = 7.102

区間

−10.5 ± 7.102 → [−17.6, −3.398]

答え

下限 = −17.6 h

区間は 0 を含まないので、平均には有意な差があります。

6.信頼区間

答え: n = 267

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 = (1.96·25/3)² = 266.8

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 = 267

答え

n = 267
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 = (4·6² + 11·11²)/15 = 98.33
sp = 9.916

標準誤差

SE = 9.916·√(1/5 + 1/12) = 5.278

検定統計量

t = (26.5 − 45)/5.278 = −3.505

答え

t = −3.505

df = 15 のとき、両側 5% の臨界値は 2.131 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 = 69.78 %

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 = 20/√64 = 2.5
x̄c = 80 − 1.282·2.5 = 76.8

真の平均のもとでの z

z = (76.8 − 75.5)/2.5 = 0.518

電力

検出力 = P(Z < 0.518) = 69.78%
1 − β = 69.78%

答え

1 − β = 69.78%

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