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181509690ab対照186344530cd

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、690 人の患者が新しい治療を、530 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。 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。

治療: 181/690対照: 186/530
NNT =
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 88%、特異度 90% 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 = 88%Sp = 90%
n₊ =
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:55, 48, 34, 33, 14。

n = 5
s =
4.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 100、標準偏差 10 の正規分布に従います。112.5 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 100σ = 10x = 112.5
z =
5.信頼区間ふつう
x̄E₁ = 6.695%, n = 64x̄E₂ = ?95%, n = 256

σ が既知のもとで 64 個の観測値に基づく平均の 95% 信頼区間の誤差の幅は 6.6 です。 同じ研究で代わりに 256 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 = 64E₁ = 6.6n₂ = 256
E₂ =
6.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(14) = 2.9770LU = ?x̄₁ − x̄₂E99%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:7 区画、平均収量 74.5 kg、標準偏差 2.5 kg。区画群 2:9 区画、平均 66 kg、標準偏差 9.5 kg。等分散を仮定します(プールした t、df = n₁ + n₂ − 2)。 μ₁ − μ₂ の 99% 信頼区間の上限を求めなさい。

n₁ = 7x̄₁ = 74.5s₁ = 2.5n₂ = 9x̄₂ = 66s₂ = 9.599%t(14) = 2.977
上限 = kg
7.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.1312.131t = ?df = 15

16 人の従業員が研修の前後にタイピングテストを受けます。各人について差 d = 後 − 前(1 分あたりの単語数)を記録します。差の平均は 3.83、差の標準偏差は 8.5 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 16d̄ = 3.83sd = 8.5
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 150 人中 60 人、治療 B の患者 300 人中 132 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 = 60n₁ = 150x₂ = 132n₂ = 300
z =

3溶液

1.エビデンスに基づく実践の統計

答え: NNT = 12

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 = 181/690 = 0.2623
CER = 186/530 = 0.3509

治療必要数(NNT)

ARR = 0.3509 − 0.2623 = 0.08862
NNT = 1/0.08862 = 11.28 → 12

答え

NNT = 12

12 人の患者を治療すると、イベントが約1件防げます。

2.エビデンスに基づく実践の統計

答え: n₊ = 1858

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 = 1100·0.88 = 968
FP = 8900·0.1 = 890
n₊ = 968 + 890 = 1858

答え

n₊ = 1858

1858 件の陽性のうち、疾患があるのは 968 件だけです(PPV 52.1%)。

3.記述統計

答え: s = 15.8

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 = 184/5 = 36.8

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 18.2² + 11.2² + (−2.8)² + (−3.8)² + (−22.8)² = 998.8

標準偏差

s = √(998.8/4) = 15.8

答え

s = 15.8
4.記述統計

答え: z = 1.25

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 = (112.5 − 100)/10 = 1.25

答え

z = 1.25
5.信頼区間

答え: E₂ = 3.3

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)·√(64/256) = 0.5

新しい誤差の幅

E₂ = 6.6·0.5 = 3.3

答え

E₂ = 3.3
6.信頼区間

答え: 上限 = 19.55 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 = (6·2.5² + 8·9.5²)/14 = 54.25
sp = 7.365

誤差の幅

E = 2.977·7.365·√(1/7 + 1/9) = 11.05

区間

8.5 ± 11.05 → [−2.55, 19.55]

答え

上限 = 19.55 kg
7.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.802

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

差の平均の標準誤差

SE = 8.5/√16 = 2.125

検定統計量

t = 3.83/2.125 = 1.802

答え

t = 1.802

df = 15 のとき、両側 5% の臨界値は 2.131 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: z = −0.8087

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 = 60/150 = 0.4
p̂₂ = 132/300 = 0.44
p̂ = 192/450 = 0.4267

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.4267·0.5733·(1/150 + 1/300)) = 0.04946

検定統計量

z = (0.4 − 0.44)/0.04946 = −0.8087

答え

z = −0.8087

|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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