Įrodymais grįsta praktika: pasiruošimo paketas

Formulių lapai, pagrindiniai kiekvienos temos metodų žingsniai ir 8 uždavinių, o pilni sprendimai pateikti gale.

Nauji uždaviniaiAtgal į kursą

Spausdinimo lange pasirinkite „Išsaugoti kaip PDF“, kad nuosavą kopiją išsaugotumėte savo įrenginyje.

1Formulės ir metodai

Įrodymais grįstos praktikos statistika

Jautrumas ir specifiškumas
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Prognostinės vertės
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Tikslumas
(a + d)/n
Tikėtinumo santykiai
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV esant paplitimui p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Šansai
šansai = p/(1 − p); p = šansai/(1 + šansai); poštestiniai šansai = prieštestiniai šansai × LR
Rizikos matai
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Reikalingas gydyti skaičius (NNT)
NNT = 1/ARR, apvalinama aukštyn; NNH = 1/(EER − CER)
Šansų santykis
OR = ad/(bc)
Sergamumo tankis
nauji atvejai / stebėjimo laikas

Metodas

  1. Prieš skaičiuodami nubraižykite 2 × 2 lentelę ir pažymėkite a, b, c ir d.
  2. Jautrumą ir specifiškumą skaitykite stulpeliais, prognostines vertes – eilutėmis.
  3. Kitam paplitimui įsivaizduokite 10 000 žmonių ir užpildykite lentelę pagal Se, Sp ir paplitimą.
  4. Tikėtinumo santykiui tikimybę paverskite šansais, padauginkite ir paverskite atgal.
  5. Tyrimui pirmiausia raskite EER ir CER; tada RR = EER/CER, ARR = CER − EER ir NNT = 1/ARR, apvalinant aukštyn.

Aprašomoji statistika

Vidurkis
x̄ = Σx/n
Imties standartinis nuokrypis
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Mediana
vidurinė surikiuotų duomenų reikšmė
z įvertis
z = (x − μ)/σ
Normalusis skirstinys
68% intervale ±1σ, 95% intervale ±2σ

Pasikliautinieji intervalai

σ žinomas
x̄ ± z·σ/√n
σ nežinomas
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Kritinė z reikšmė
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Imties dydis
n = (z·σ/E)², rounded up

Metodas

  1. Pasirinkite tarp z (žinomas populiacijos σ) ir t (žinomas tik imties s, n − 1 laisvės laipsnių).
  2. Raskite pasikliovimo lygmenį atitinkančią kritinę reikšmę.
  3. Paklaidos riba: E = kritinė reikšmė × standartinis nuokrypis/√n.
  4. Intervalas: x̄ ± E.

Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

z testas vidurkiui
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t testas vidurkiui
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Dvipusis, 5% reikšmingumo lygmuo
atmeskite H0, jei |z| > 1,96
Pasikliautinasis intervalas
x̄ ± z·σ/√n

Metodas

  1. Suformuluokite H₀ ir H₁ ir nuspręskite, ar testas vienpusis, ar dvipusis.
  2. Apskaičiuokite testo statistiką: (x̄ − μ₀)/(σ/√n) arba su s ir t.
  3. Palyginkite su kritine reikšme arba raskite p reikšmę.
  4. H₀ atmeskite, jei statistika viršija kritinę reikšmę (p mažesnė už α), ir išvadą suformuluokite žodžiais.

2Uždaviniai

1.Įrodymais grįstos praktikos statistikaVidutinis
atvejaiasmenų metaipaveikti1011200nepaveikti633000

Mokomasis pratimas (sugalvotos reikšmės, ne klinikinė rekomendacija). Kohortiniame tyrime paveikti žmonės davė 1200 asmenų metų su 101 naujų atvejų, o nepaveikti žmonės 3000 asmenų metų su 63 naujų atvejų. Raskite sergamumo tankių santykį IRR (paveikti ir nepaveikti). Apvalinkite iki dviejų skaitmenų po kablelio.

paveikti: 101/1200 PYnepaveikti: 63/3000 PY
IRR =
2.Įrodymais grįstos praktikos statistikaSunkus
prieštestinė15%poštestinė?p′LR+

Mokomasis pratimas (sugalvotos reikšmės, ne klinikinė rekomendacija). Paciento prieštestinė ligos tikimybė yra 15 %. Testas, kurio jautrumas 67 %, o specifiškumas 70 %, pasirodo teigiama. Raskite poštestinę ligos tikimybę p′ procentais. Apvalinkite iki vieno skaitmens po kablelio.

prieštestinė 15%Se = 67%Sp = 70%teigiama
p′ = %
3.Aprašomoji statistikaVidutinis
10152025303540

Raskite duomenų imties standartinį nuokrypį s: 24, 42, 36, 39, 16, 31, 10.

n = 7
s =
4.Aprašomoji statistikaSunkus
z −2−1012

Dydis pasiskirstęs normaliai, vidurkis 170, standartinis nuokrypis 12. Kokia reikšmių dalis P yra didesnė už 160,4?

μ = 170σ = 12x = 160,4
P =
5.Pasikliautinieji intervalaiVidutinis
n = 21, s = 18,5LUx̄ = 87,5E = ?95%

21 elementų imties vidurkis – 87,5, standartinis nuokrypis s = 18,5. Populiacija pasiskirsčiusi apytiksliai normaliai. Raskite vidurkio 95 % pasikliautinojo intervalo paklaidos ribą E.

n = 21x̄ = 87,5s = 18,595%t(20) = 2,086
E =
6.Pasikliautinieji intervalaiSunkus
μ₁ − μ₂, t(19) = 1,7290LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

Bandomos dvi trąšos. 1 sklypų grupė: 5 sklypų, vidutinis derlius 42 kg, standartinis nuokrypis 6,5 kg. 2 sklypų grupė: 16 sklypų, vidurkis 43 kg, standartinis nuokrypis 6,5 kg. Laikykite, kad dispersijos lygios (jungtinis t, df = n₁ + n₂ − 2). Raskite μ₁ − μ₂ 90 % pasikliautinojo intervalo viršutinį rėžį.

n₁ = 5x̄₁ = 42s₁ = 6,5n₂ = 16x̄₂ = 43s₂ = 6,590%t(19) = 1,729
viršutinis rėžis = kg
7.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalaiVidutinis
−2,1312,131t = ?df = 15

16 darbuotojų rašymo klaviatūra testą atlieka prieš mokymo kursus ir po jų. Kiekvienam asmeniui užrašomas skirtumas d = po − prieš (žodžiai per minutę). Vidutinis skirtumas 5,13, o skirtumų standartinis nuokrypis 5,4. Raskite porinio testo statistiką t hipotezei H₀: μd = 0.

n = 16d̄ = 5,13sd = 5,4
t =
8.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalaiSunkus
z −1,9601,96

16 matavimų imties vidurkis – 199,8. Populiacijos standartinis nuokrypis – 8. Raskite vidurkio 95 % pasikliautinojo intervalo apatinį rėžį L.

x̄ = 199,8σ = 8n = 1695%
L =

3Tirpalai

1.Įrodymais grįstos praktikos statistika

Atsakymas: IRR = 4,01

Tikėtinumo santykiai ir rizikos matai: LR+ = jautrumas/(1 − specifiškumas), LR− = (1 − jautrumas)/specifiškumas. Tyrime EER ir CER yra įvykių dažniai su gydymu ir be gydymo: RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER ir NNT = 1/ARR, apvalinama aukštyn. Atvejo ir kontrolės tyrime galima naudoti tik šansų santykį OR = ad/(bc). Sergamumo tankis = nauji atvejai/asmenų stebėjimo laikas.

Sergamumo tankiai

paveikti: 101/1200 = 84,17 1000 asmenų metų
nepaveikti: 63/3000 = 21 1000 asmenų metų

Dažnių santykis

IRR = 84,17/21 = 4,008 ≈ 4,01

Atsakymas

IRR = 4,01
2.Įrodymais grįstos praktikos statistika

Atsakymas: p′ = 28,3 %

Prognostinės vertės priklauso nuo paplitimo: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) ir NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). Su tikėtinumo santykiais: prieštestiniai šansai = p/(1 − p), poštestiniai šansai = prieštestiniai šansai × LR, tikimybė = šansai/(1 + šansai). N dydžio populiacijoje tikrai teigiami = N·p·Se, o klaidingai teigiami = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR), apvalinama aukštyn.

Tikėtinumo santykis

LR+ = 0,67/(1 − 0,7) = 2,233

Prieštestiniai šansai

0,15/(1 − 0,15) = 0,1765

Poštestiniai šansai

0,1765·2,233 = 0,3941

Poštestinė tikimybė

p′ = 0,3941/(1 + 0,3941) = 0,2827 ≈ 28,3%

Atsakymas

p′ = 28,3%
3.Aprašomoji statistika

Atsakymas: s = 12,07

Aprašomoji statistika: vidurkis – suma, padalyta iš n; mediana – surikiuotų duomenų vidurinė reikšmė (kai n lyginis – dviejų vidurinių vidurkis). Imties standartinis nuokrypis s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z įvertis z = (x − μ)/σ parodo, per kiek standartinių nuokrypių reikšmė nutolusi nuo vidurkio.

Vidurkis

x̄ = 198/7 = 28,29

Nuokrypių kvadratai

Σ(x − x̄)² = (−4,286)² + 13,71² + 7,714² + 10,71² + (−12,29)² + 2,714² + (−18,29)² = 873,4

Standartinis nuokrypis

s = √(873,4/6) = 12,07

Atsakymas

s = 12,07
4.Aprašomoji statistika

Atsakymas: P = 0,7881

Aprašomoji statistika: vidurkis – suma, padalyta iš n; mediana – surikiuotų duomenų vidurinė reikšmė (kai n lyginis – dviejų vidurinių vidurkis). Imties standartinis nuokrypis s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z įvertis z = (x − μ)/σ parodo, per kiek standartinių nuokrypių reikšmė nutolusi nuo vidurkio.

Standartizuokite

z = −0,8

Standartinio normaliojo skirstinio lentelė

Φ(−0,8) = 0,2119
P = 1 − 0,2119 = 0,7881

Atsakymas

P = 0,7881
5.Pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: E = 8,421

Vidurkio pasikliautinasis intervalas: x̄ ± paklaidos riba. Kai populiacijos σ žinomas, paklaidos riba yra z·σ/√n; kai žinomas tik imties standartinis nuokrypis s, naudokite t su n − 1 laisvės laipsniu: t·s/√n. Kritinės reikšmės: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Kad paklaidos riba būtų ne didesnė kaip E, reikia n ≥ (z·σ/E)², suapvalinus aukštyn.

Kritinė reikšmė

df = n − 1 = 20, t = 2,086

Paklaidos riba

E = 2,086·18,5/√21 = 8,421

Atsakymas

E = 8,421
6.Pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: viršutinis rėžis = 4,758 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.

Jungtinis standartinis nuokrypis

sp² = (4·6,5² + 15·6,5²)/19 = 42,25
sp = 6,5

Paklaidos riba

E = 1,729·6,5·√(1/5 + 1/16) = 5,758

Intervalas

−1 ± 5,758 → [−6,758, 4,758]

Atsakymas

viršutinis rėžis = 4,758 kg
7.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: t = 3,8

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).

Vidutinio skirtumo standartinė paklaida

SE = 5,4/√16 = 1,35

Testo statistika

t = 5,13/1,35 = 3,8

Atsakymas

t = 3,8

Kai df = 15, dvipusio 5 % testo kritinė reikšmė yra 2,131; |t| didesnis, todėl H₀ atmetama.

8.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: L = 195,9

Vidurkio tikrinimas: testo statistika parodo, per kiek standartinių paklaidų imties vidurkis nutolęs nuo H₀ teigiamos reikšmės: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), kai σ žinomas, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), kai jis vertinamas iš imties. Pasikliautinasis intervalas yra x̄ ± (kritinė reikšmė)·(standartinė paklaida).

Paklaidos riba

E = 1,96·8/√16 = 3,92

Intervalo rėžis

L = 199,8 − 3,92 = 195,9

Atsakymas

L = 195,9

ExamProblems · examproblems.com/courses/evidence-based-practice