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23117140ab対照265715980cd

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、140 人の患者が新しい治療を、980 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: 23/140対照: 265/980
ARR = %
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 80%、特異度 79% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 11% です。 陽性の結果 n₊ は合計で何件と予想されますか。

N = 10 000p = 11%Se = 80%Sp = 79%
n₊ =
3.記述統計ふつう
15202530354045505560

データの標本標準偏差 s を求めなさい:13, 28, 42, 40, 59, 60, 43。

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 5 の正規分布に従います。52 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 50σ = 5x = 52
z =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 11.795%, n = 36x̄E₂ = ?95%, n = 72

σ が既知のもとで 36 個の観測値に基づく平均の 95% 信頼区間の誤差の幅は 11.7 です。 同じ研究で代わりに 72 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 = 36E₁ = 11.7n₂ = 72
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
σ = 31, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

母標準偏差は 31 です。平均の 99% 信頼区間の誤差の幅を 2 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 = 31E = 299%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.0452.045t = ?df = 29

2 つの指導法を比べます。グループ 1:20 人の学生、平均点 27、標準偏差 7.5。グループ 2:11 人の学生、平均点 32.2、標準偏差 8。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 = 20x̄₁ = 27s₁ = 7.5n₂ = 11x̄₂ = 32.2s₂ = 8
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −1.64501.645

100 回の測定の標本平均は 199.4 です。母標準偏差は 4 です。平均の 90% 信頼区間の下限 L を求めなさい。

x̄ = 199.4σ = 4n = 10090%
L =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: ARR = 10.6 %

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 = 23/140 = 0.1643
CER = 265/980 = 0.2704

絶対リスク減少

ARR = 0.2704 − 0.1643 = 0.1061 ≈ 10.6%

答え

ARR = 10.6%
2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: n₊ = 2749

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

10 000·0.11 = 1100
10 000 − 1100 = 8900

すべての陽性の結果

TP = 1100·0.8 = 880
FP = 8900·0.21 = 1869
n₊ = 880 + 1869 = 2749

答え

n₊ = 2749

2749 件の陽性のうち、疾患があるのは 880 件だけです(PPV 32%)。

3.記述統計

答え: s = 16.55

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 = 285/7 = 40.71

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−27.71)² + (−12.71)² + 1.286² + (−0.7143)² + 18.29² + 19.29² + 2.286² = 1643

標準偏差

s = √(1643/6) = 16.55

答え

s = 16.55
4.記述統計

答え: z = 0.4

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。

標準化する

z = (52 − 50)/5 = 0.4

答え

z = 0.4
5.信頼区間

答え: E₂ = 8.273

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)·√(36/72) = 0.7071

新しい誤差の幅

E₂ = 11.7·0.7071 = 8.273

答え

E₂ = 8.273
6.信頼区間

答え: n = 1595

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 = (2.576·31/2)² = 1594

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 = 1595

答え

n = 1595
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −1.805

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 = (19·7.5² + 10·8²)/29 = 58.92
sp = 7.676

標準誤差

SE = 7.676·√(1/20 + 1/11) = 2.881

検定統計量

t = (27 − 32.2)/2.881 = −1.805

答え

t = −1.805

df = 29 のとき、両側 5% の臨界値は 2.045 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: L = 198.7

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 = 1.645·4/√100 = 0.658

区間の端

L = 199.4 − 0.658 = 198.7

答え

L = 198.7

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