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52248300ab対照85285370cd

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、300 人の患者が新しい治療を、370 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。 絶対リスク減少 ARR 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。

治療: 52/300対照: 85/370
ARR = %
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
p (%)PPV (%)15%PPV = ?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 82%、特異度は 83% です。有病率が 15% 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 = 82%Sp = 83%p = 15%
PPV = %
3.記述統計ふつう
2025303540455055

データの標本標準偏差 s を求めなさい:37, 30, 58, 39, 45, 22, 19。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 170、標準偏差 8 の正規分布に従います。182 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 170σ = 8x = 182
z =
5.信頼区間ふつう
n = 12, sd​ = 80L = ?Ud̄ = 8.6E95%

12 人の患者の血圧を治療の前後に測定します。差 d = 前 − 後(mmHg)の平均は 8.6、標準偏差は 8 です。 差の平均の 95% 信頼区間の下限を求めなさい。

n = 12d̄ = 8.6sd = 895%t(11) = 2.201
下限 = mmHg
6.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(14) = 1.7610LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:6 区画、平均収量 63.5 kg、標準偏差 8.5 kg。区画群 2:10 区画、平均 64.5 kg、標準偏差 4.5 kg。等分散を仮定します(プールした t、df = n₁ + n₂ − 2)。 μ₁ − μ₂ の 90% 信頼区間の誤差の幅 E を求めなさい。

n₁ = 6x̄₁ = 63.5s₁ = 8.5n₂ = 10x̄₂ = 64.5s₂ = 4.590%t(14) = 1.761
E = kg
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−1.961.96z = ?

2 つの生産ラインで同じ部品をつくっています。ライン 1:100 個の部品の標本の平均長さは 49.5 mm で、ラインの既知の標準偏差は 15 mm です。ライン 2:30 個の部品の標本の平均は 46.9 mm、既知の標準偏差は 5 mm です。差を x̄₁ − x̄₂(ライン 1 − ライン 2)として、H₀: μ₁ = μ₂ の検定統計量 z を求めなさい。

n₁ = 100x̄₁ = 49.5 mmσ₁ = 15 mmn₂ = 30x̄₂ = 46.9 mmσ₂ = 5 mm
z =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
μ₀x̄c

H₀: μ = 200 対 H₁: μ > 200 の片側 z 検定を、α = 0.05、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 202.75 です。 第 2 種の誤りの確率 β をパーセントで求めなさい。

μ₀ = 200μ = 202.75σ = 20n = 64α = 0.05
β = %

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: ARR = 5.6 %

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 = 52/300 = 0.1733
CER = 85/370 = 0.2297

絶対リスク減少

ARR = 0.2297 − 0.1733 = 0.0564 ≈ 5.6%

答え

ARR = 5.6%
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: PPV = 46 %

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 = 0.82·0.15 = 0.123
(1 − Sp)·(1 − p) = 0.17·0.85 = 0.1445

陽性的中率

PPV = 0.123/(0.123 + 0.1445) = 0.4598 ≈ 46%

答え

PPV = 46%

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 = 13.51

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 = 250/7 = 35.71

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 1.286² + (−5.714)² + 22.29² + 3.286² + 9.286² + (−13.71)² + (−16.71)² = 1095

標準偏差

s = √(1095/6) = 13.51

答え

s = 13.51
4.記述統計

答え: z = 1.5

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 = (182 − 170)/8 = 1.5

答え

z = 1.5
5.信頼区間

答え: 下限 = 3.517 mmHg

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.

臨界値

df = 11, t = 2.201

誤差の幅

E = 2.201·8/√12 = 5.083

区間

8.6 ± 5.083 → [3.517, 13.68]

答え

下限 = 3.517 mmHg
6.信頼区間

答え: E = 5.666 kg

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.

プールした標準偏差

sp² = (5·8.5² + 9·4.5²)/14 = 38.82
sp = 6.231

誤差の幅

E = 1.761·6.231·√(1/6 + 1/10) = 5.666

答え

E = 5.666 kg
7.仮説検定と信頼区間

答え: z = 1.481

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.

差の標準誤差

SE = √(15²/100 + 5²/30) = √3.083 = 1.756

検定統計量

z = (49.5 − 46.9)/1.756 = 1.481

答え

z = 1.481

|z| < 1.96 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。

8.仮説検定と信頼区間

答え: β = 70.71 %

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 = 200 + 1.645·2.5 = 204.1

真の平均のもとでの z

z = (204.1 − 202.75)/2.5 = 0.545

第 2 種の誤り

検出力 = P(Z > 0.545) = 29.29%
β = 100% − 29.29% = 70.71%

答え

β = 70.71%

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