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309322ab曝露なし91378cd

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 400 人(症例)と疾患のない 700 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 = 309b = 322c = 91d = 378
OR =
2.エビデンスに基づく実践の統計むずかしい
CER22%EER?RRR 17%

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)。 ある治療は、イベントのリスクを相対的に 17% 減らします(RRR = 17%)。ある患者群では、治療しない場合のリスク(CER)は5年間で 22% です。5年間でイベントを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。

RRR = 17%CER = 22%
NNT =
3.記述統計ふつう
2530354045

データの標本標準偏差 s を求めなさい:47, 22, 39, 41, 21。

n = 5
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。66 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 50σ = 8x = 66
P =
5.信頼区間ふつう
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

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 1:80 台、平均 54.5 h、既知の標準偏差 16 h。機種 2:60 台、平均 43 h、既知の標準偏差 8 h。 μ₁ − μ₂ の 95% 信頼区間の上限を求めなさい。

n₁ = 80x̄₁ = 54.5 hσ₁ = 16 hn₂ = 60x̄₂ = 43 hσ₂ = 8 h95%
上限 = h
6.信頼区間むずかしい
n = 30σ = ?Us = 4.395%

機械加工した 30 本の軸の直径の標本標準偏差は 4.3 µm です。直径が正規分布に従うと仮定して、母標準偏差の 95% 信頼区間の下限 σ を求めなさい。df = 29 のとき、χ² 分布の 2.5% は 16.047 より下に、2.5% は 45.722 より上にあります。

n = 30s = 4.3 µmχ² = 16.047, 45.722
σ = µm
7.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.0302.03

学生 36 人の標本の平均点は 79、標本標準偏差は 20 です。H₀: μ = 75 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 75x̄ = 79s = 20n = 36
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
−1.961.96z = ?

ある臨床試験で、治療 A の患者 120 人中 18 人、治療 B の患者 150 人中 35 人が回復しました。プールした比率を使って、H₀: p₁ = p₂ の検定統計量 z を求めなさい。

x₁ = 18n₁ = 120x₂ = 35n₂ = 150
z =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: OR = 3.99

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: 309/91 = 3.396
対照: 322/378 = 0.8519

オッズ比

OR = (309·378)/(322·91) = 3.986 ≈ 3.99

答え

OR = 3.99

OR が1より大きい:曝露は症例のほうに多くみられます。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNT = 27

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)。

絶対リスク減少

ARR = 0.22·0.17 = 0.0374

治療必要数(NNT)

NNT = 1/0.0374 = 26.74 → 27

答え

NNT = 27

同じ相対効果でも、ベースラインのリスクが高いほど NNT は小さくなります。

3.記述統計

答え: s = 11.79

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 = 170/5 = 34

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 13² + (−12)² + 5² + 7² + (−13)² = 556

標準偏差

s = √(556/4) = 11.79

答え

s = 11.79
4.記述統計

答え: P = 0.9772

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 = 2

標準正規分布表

Φ(2) = 0.9772
P = 0.9772

答え

P = 0.9772
5.信頼区間

答え: 上限 = 15.55 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 = 54.5 − 43 = 11.5

標準誤差

SE = √(16²/80 + 8²/60) = 2.066

誤差の幅

E = 1.96·2.066 = 4.049

区間

11.5 ± 4.049 → [7.451, 15.55]

答え

上限 = 15.55 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: σ = 3.425 µm

分散の区間:(n − 1)s²/σ² は自由度 n − 1 の χ² 分布に従います。σ² の 95% 区間は、(n − 1)s² を上側の χ² 値(その上に 2.5%)で割った値から、下側の χ² 値(その下に 2.5%)で割った値までです。σ の区間は両方の限界の平方根です。s に関して対称ではありません。

平方和

(n − 1)s² = 29·4.3² = 536.2

σ² の限界

536.2/45.722 = 11.73
536.2/16.047 = 33.41

σ の限界

σ = √11.73 = 3.425 µm

答え

σ = 3.425 µm

σ の 95% 区間:[3.425, 5.781] µm。

7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.2

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。

標準誤差

SE = 20/√36 = 20/6 = 3.333

検定統計量

t = (79 − 75)/3.333 = 1.2

答え

t = 1.2
t0.025; df = 35 = 2.03

|t| < 2.03 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: z = −1.713

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.

標本比率

p̂₁ = 18/120 = 0.15
p̂₂ = 35/150 = 0.2333
p̂ = 53/270 = 0.1963

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.1963·0.8037·(1/120 + 1/150)) = 0.04865

検定統計量

z = (0.15 − 0.2333)/0.04865 = −1.713

答え

z = −1.713

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

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