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 計算する前に 2 × 2 表を描き、a、b、c、d を書き入れます。 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。 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。 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。 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 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。 信頼水準に対応する臨界値を求めます。 誤差の幅:E = 臨界値 × 標準偏差/√n。 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 H₀ と H₁ を立て、片側検定か両側検定かを決めます。 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。 臨界値と比較するか、p 値を求めます。 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 309 322 a b 曝露なし 91 378 c d
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 = 309 b = 322 c = 91 d = 378
OR =
2. エビデンスに基づく実践の統計 むずかしい
CER 22% 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
25 30 35 40 45
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
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 = 50 σ = 8 x = 66
P =
5. 信頼区間 ふつう
μ₁ − μ₂ 0 L U = ? x̄₁ − x̄₂ E 95%
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 = 80 x̄₁ = 54.5 h σ₁ = 16 h n₂ = 60 x̄₂ = 43 h σ₂ = 8 h 95%
上限 = h
6. 信頼区間 むずかしい
n = 30 σ = ? U s = 4.3 95%
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 = 30 s = 4.3 µm χ² = 16.047, 45.722
σ = µm
7. 仮説検定と信頼区間 ふつう
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 = 75 x̄ = 79 s = 20 n = 36
t =
8. 仮説検定と信頼区間 むずかしい
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 = 18 n₁ = 120 x₂ = 35 n₂ = 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
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)。
治療必要数(NNT) NNT = 1/0.0374 = 26.74 → 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。
偏差の 2 乗 Σ(x − x̄)² = 13² + (−12)² + 5² + 7² + (−13)² = 556
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。
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
区間 11.5 ± 4.049 → [7.451, 15.55]
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 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
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
|z| < 1.96 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。