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145101ab曝露なし115319cd

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 260 人(症例)と疾患のない 420 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 = 145b = 101c = 115d = 319
OR =
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 90%、特異度 99% の検査でスクリーニングされます。疾患の有病率は 13% です。 偽陽性の結果 FP は何件と予想されますか。

N = 10 000p = 13%Se = 90%Sp = 99%
FP =
3.記述統計ふつう
152025303540455055

データの標本標準偏差 s を求めなさい:47, 57, 12, 52, 38, 47, 53。

n = 7
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 500、標準偏差 100 の正規分布に従います。350 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 500σ = 100x = 350
P =
5.信頼区間ふつう
n = 7, sd​ = 7.30LU = ?d̄ = 7.9E99%

7 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 7.9、標準偏差は 7.3 です。 差の平均の 99% 信頼区間の上限を求めなさい。

n = 7d̄ = 7.9sd = 7.399%t(6) = 3.707
上限 = mmHg
6.信頼区間むずかしい
σ = 27, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0.590%

母標準偏差は 27 です。平均の 90% 信頼区間の誤差の幅を 0.5 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 = 27E = 0.590%
n =
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.0862.086t = ?df = 20

2 つの指導法を比べます。グループ 1:11 人の学生、平均点 41、標準偏差 11。グループ 2:11 人の学生、平均点 52.4、標準偏差 7。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 = 11x̄₁ = 41s₁ = 11n₂ = 11x̄₂ = 52.4s₂ = 7
t =
8.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −1.9601.96

16 回の測定の標本平均は 105.4 です。母標準偏差は 8 です。平均の 95% 信頼区間の下限 L を求めなさい。

x̄ = 105.4σ = 8n = 1695%
L =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: OR = 3.98

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: 145/115 = 1.261
対照: 101/319 = 0.3166

オッズ比

OR = (145·319)/(101·115) = 3.982 ≈ 3.98

答え

OR = 3.98

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: FP = 87

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

10 000·0.13 = 1300
10 000 − 1300 = 8700

偽陽性

FP = 8700·0.01 = 87

答え

FP = 87

1257 件の陽性のうち、疾患があるのは 1170 件だけです(PPV 93.1%)。

3.記述統計

答え: s = 15.23

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 = 306/7 = 43.71

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 3.286² + 13.29² + (−31.71)² + 8.286² + (−5.714)² + 3.286² + 9.286² = 1391

標準偏差

s = √(1391/6) = 15.23

答え

s = 15.23
4.記述統計

答え: P = 0.06681

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 = −1.5

標準正規分布表

Φ(−1.5) = 0.06681
P = 0.06681

答え

P = 0.06681
5.信頼区間

答え: 上限 = 18.13 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 = 6, t = 3.707

誤差の幅

E = 3.707·7.3/√7 = 10.23

区間

7.9 ± 10.23 → [−2.328, 18.13]

答え

上限 = 18.13 mmHg
6.信頼区間

答え: n = 7891

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 = (1.645·27/0.5)² = 7891

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 = 7891

答え

n = 7891
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = −2.9

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 = (10·11² + 10·7²)/20 = 85
sp = 9.22

標準誤差

SE = 9.22·√(1/11 + 1/11) = 3.931

検定統計量

t = (41 − 52.4)/3.931 = −2.9

答え

t = −2.9

df = 20 のとき、両側 5% の臨界値は 2.086 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 = 101.5

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 = 1.96·8/√16 = 3.92

区間の端

L = 105.4 − 3.92 = 101.5

答え

L = 101.5

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