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
イベントありイベントなし合計治療39171210ab対照2585110cd

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)。 ランダム化比較試験で、210 人の患者が新しい治療を、110 人が対照の治療を受けました。表は、各群で アウトカム(脳卒中などの望ましくないイベント) があった人数を示しています。 イベントを1件防ぐのに必要な治療必要数 NNT を求めてください。 患者数の整数に切り上げます。

治療: 39/210対照: 25/110
NNT =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
検査前50%検査後?p′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)。 ある患者の疾患の検査前確率は 50% です。感度 77%、特異度 62% の検査の結果は 負 でした。疾患の検査後確率 p′ 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。

検査前 50%Se = 77%Sp = 62%負
p′ = %
3.記述統計ふつう
1015202530354045

データの標本標準偏差 s を求めなさい:47, 11, 12, 43, 29, 22, 10。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 50、標準偏差 15 の正規分布に従います。42.5 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 50σ = 15x = 42.5
z =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 5.595%, 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 95% 信頼区間の誤差の幅は 5.5 です。 同じ研究で代わりに 450 個の観測値を使うと、誤差の幅 E₂ はいくらになりますか?

95%n₁ = 50E₁ = 5.5n₂ = 450
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0595%

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 95% 信頼区間の誤差の幅を 0.05 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 = 0.0595%
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 1:10 人の学生、平均点 80、標準偏差 5。グループ 2:7 人の学生、平均点 87.5、標準偏差 9。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 = 10x̄₁ = 80s₁ = 5n₂ = 7x̄₂ = 87.5s₂ = 9
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −2.57602.576

64 回の測定の標本平均は 198.6 です。母標準偏差は 5 です。平均の 99% 信頼区間の下限 L を求めなさい。

x̄ = 198.6σ = 5n = 6499%
L =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNT = 25

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。

イベント発生率

EER = 39/210 = 0.1857
CER = 25/110 = 0.2273

治療必要数(NNT)

ARR = 0.2273 − 0.1857 = 0.04156
NNT = 1/0.04156 = 24.06 → 25

答え

NNT = 25

25 人の患者を治療すると、イベントが約1件防げます。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: p′ = 27.1 %

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)。

尤度比

LR− = (1 − 0.77)/0.62 = 0.371

検査前オッズ

0.5/(1 − 0.5) = 1

検査後オッズ

1·0.371 = 0.371

検査後確率

p′ = 0.371/(1 + 0.371) = 0.2706 ≈ 27.1%

答え

p′ = 27.1%
3.記述統計

答え: s = 15.4

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 = 174/7 = 24.86

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 22.14² + (−13.86)² + (−12.86)² + 18.14² + 4.143² + (−2.857)² + (−14.86)² = 1423

標準偏差

s = √(1423/6) = 15.4

答え

s = 15.4
4.記述統計

答え: z = −0.5

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 = (42.5 − 50)/15 = −0.5

答え

z = −0.5
5.信頼区間

答え: E₂ = 1.833

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 = (1.96/1.96)·√(50/450) = 0.3333

新しい誤差の幅

E₂ = 5.5·0.3333 = 1.833

答え

E₂ = 1.833
6.信頼区間

答え: n = 385

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 = 1.96²·0.5·0.5/0.05² = 384.2

切り上げる

n = 385

答え

n = 385
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −2.211

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 = (9·5² + 6·9²)/15 = 47.4
sp = 6.885

標準誤差

SE = 6.885·√(1/10 + 1/7) = 3.393

検定統計量

t = (80 − 87.5)/3.393 = −2.211

答え

t = −2.211

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: L = 197

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 = 2.576·5/√64 = 1.61

区間の端

L = 198.6 − 1.61 = 197

答え

L = 197

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