Amalan Berasaskan Bukti: pek ulang kaji kilat

Lembaran formula, langkah kaedah utama untuk setiap topik dan 8 soalan latihan, dengan penyelesaian penuh di bahagian belakang.

Soalan baharuKembali ke kursus

Dalam tetingkap cetak, pilih “Simpan sebagai PDF” untuk menyimpan salinan pada peranti anda.

1Formula dan kaedah

Statistik amalan berasaskan bukti

Sensitiviti dan spesifisiti
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Nilai ramalan
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Ketepatan
(a + d)/n
Nisbah kebolehjadian
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV pada prevalens p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Odds
odds = p/(1 − p); p = odds/(1 + odds); odds pasca-ujian = odds pra-ujian × LR
Ukuran risiko
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Bilangan perlu dirawat
NNT = 1/ARR, dibundarkan ke atas; NNH = 1/(EER − CER)
Nisbah odds
OR = ad/(bc)
Kadar insiden
kes baharu / orang-masa

Kaedah

  1. Lukis jadual 2 × 2 dan labelkan a, b, c dan d sebelum anda mengira.
  2. Baca sensitiviti dan spesifisiti menurun lajur, nilai ramalan merentas baris.
  3. Untuk prevalens yang lain, bayangkan 10 000 orang dan isi jadual dengan Se, Sp dan prevalens.
  4. Untuk nisbah kebolehjadian, tukarkan kebarangkalian kepada odds, darabkan, dan tukar balik.
  5. Untuk percubaan, cari EER dan CER dahulu; kemudian RR = EER/CER, ARR = CER − EER dan NNT = 1/ARR dibundarkan ke atas.

Statistik perihalan

Min
x̄ = Σx/n
Sisihan piawai sampel
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Median
nilai tengah data yang tersusun
Skor-z
z = (x − μ)/σ
Taburan normal
68% dalam ±1σ, 95% dalam ±2σ

Selang keyakinan

σ diketahui
x̄ ± z·σ/√n
σ tidak diketahui
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z genting
90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
Saiz sampel
n = (z·σ/E)², rounded up

Kaedah

  1. Tentukan antara z (σ populasi diketahui) dan t (hanya s sampel, dengan n − 1 darjah kebebasan).
  2. Cari nilai genting untuk aras keyakinan.
  3. Margin ralat: E = nilai genting × sisihan piawai/√n.
  4. Selang: x̄ ± E.

Ujian hipotesis & selang keyakinan

Ujian-z untuk min
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Ujian-t untuk min
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Dua hujung pada 5%
tolak H0 jika |z| > 1.96
Selang keyakinan
x̄ ± z·σ/√n

Kaedah

  1. Nyatakan H₀ dan H₁ dan tentukan sama ada ujian itu satu hujung atau dua hujung.
  2. Kira statistik ujian: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), atau dengan s dan t.
  3. Bandingkan dengan nilai genting, atau cari nilai-p.
  4. Tolak H₀ jika statistik melepasi nilai genting (p di bawah α), dan nyatakan kesimpulan dengan perkataan.

2Soalan latihan

1.Statistik amalan berasaskan buktiSederhana
orangtahun13705270432702kes baharu29

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Dalam satu kohort, kumpulan orang diikuti selama tempoh yang berbeza (lihat jadual: bilangan orang dan tahun susulan bagi setiap satu). Semasa susulan, 29 kes baharu berlaku. Cari kadar insiden IR bagi setiap 1000 orang-tahun. Bundarkan kepada satu tempat perpuluhan.

370 × 5 tahun70 × 4 tahun270 × 2 tahun29 kes baharu
IR = bagi setiap 1000 orang-tahun
2.Statistik amalan berasaskan buktiSukar
kawalan11%rawatan?

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Tanpa ubat, 11% pesakit mengalami kesan sampingan tertentu dalam tempoh setahun. Ubat itu menaikkan risiko ini dengan risiko relatif RR = 2.06. Cari bilangan perlu mendatangkan mudarat NNH: berapa ramai pesakit yang perlu mengambil ubat itu selama setahun supaya seorang pesakit tambahan mengalami kesan sampingan itu? Bundarkan ke atas kepada nombor bulat pesakit.

kawalan 11%RR = 2.06
NNH =
3.Statistik perihalanSederhana
1520253035404550

Cari sisihan piawai sampel s data: 13, 19, 51, 48, 31, 17, 34.

n = 7
s =
4.Statistik perihalanSukar
z −2−1012

Suatu kuantiti bertaburan normal dengan min 100 dan sisihan piawai 15. Berapakah perkadaran P nilai yang berada di atas 106?

μ = 100σ = 15x = 106
P =
5.Selang keyakinanSederhana
n = 6, s = 17.5LU = ?x̄ = 27.5E90%

Satu sampel 6 item mempunyai min 27.5 dan sisihan piawai s = 17.5. Populasi lebih kurang normal. Cari had atas selang keyakinan 90% untuk min.

n = 6x̄ = 27.5s = 17.590%t(5) = 2.015
had atas =
6.Selang keyakinanSukar
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0195%

Tiada apa-apa yang diketahui terlebih dahulu tentang perkadaran produk cacat. Berapa banyak produk n yang mesti diperiksa supaya selang keyakinan 95% bagi perkadaran mempunyai margin ralat selebar-lebarnya 0.01?

p = 0.5E = 0.0195%
n =
7.Ujian hipotesis & selang keyakinanSederhana
−2.2282.228t = ?df = 10

11 pekerja mengambil ujian menaip sebelum dan selepas kursus latihan. Bagi setiap orang beza d = selepas − sebelum (perkataan seminit) direkodkan. Min beza ialah 3.04 dan sisihan piawai beza ialah 2.8. Cari statistik ujian berpasangan t bagi H₀: μd = 0.

n = 11d̄ = 3.04sd = 2.8
t =
8.Ujian hipotesis & selang keyakinanSukar
−1.961.96z = ?

Dalam satu percubaan, 60 daripada 100 pesakit yang menerima rawatan A sembuh, dan 66 daripada 100 pesakit yang menerima rawatan B. Dengan menggunakan perkadaran terkumpul, cari statistik ujian z bagi H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 60n₁ = 100x₂ = 66n₂ = 100
z =

3Larutan

1.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: IR = 10.9 bagi setiap 1000 orang-tahun

Nisbah kebolehjadian dan ukuran risiko: LR+ = sensitiviti/(1 − spesifisiti), LR− = (1 − sensitiviti)/spesifisiti. Dalam percubaan, EER dan CER ialah kadar kejadian dengan dan tanpa rawatan: RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER dan NNT = 1/ARR, dibundarkan ke atas. Dalam kajian kes-kawalan hanya nisbah odds OR = ad/(bc) boleh digunakan. Kadar insiden = kes baharu/orang-masa.

Orang-tahun

PY = 370·5 + 70·4 + 270·2 = 2670

Kadar insiden

IR = 29/2670·1000 = 10.9 bagi setiap 1000 orang-tahun

Jawapan

IR = 10.9 bagi setiap 1000 orang-tahun
2.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: NNH = 9

Nilai ramalan bergantung pada prevalens: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) dan NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). Dengan nisbah kebolehjadian: odds pra-ujian = p/(1 − p), odds pasca-ujian = odds pra-ujian × LR, kebarangkalian = odds/(1 + odds). Bagi populasi N, positif benar = N·p·Se dan positif palsu = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR), dibundarkan ke atas.

Risiko dengan ubat

0.11·2.06 = 0.2266

Peningkatan risiko mutlak

ARI = 0.2266 − 0.11 = 0.1166

Bilangan perlu mendatangkan mudarat

NNH = 1/0.1166 = 8.576 → 9

Jawapan

NNH = 9
3.Statistik perihalan

Jawapan: s = 15.05

Statistik perihalan: min ialah hasil tambah dibahagi n; median ialah nilai tengah data yang disusun (purata dua nilai tengah apabila n genap). Sisihan piawai sampel ialah s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Skor-z z = (x − μ)/σ menyatakan berapa sisihan piawai suatu nilai terletak daripada min.

Min

x̄ = 213/7 = 30.43

Sisihan kuasa dua

Σ(x − x̄)² = (−17.43)² + (−11.43)² + 20.57² + 17.57² + 0.5714² + (−13.43)² + 3.571² = 1360

Sisihan piawai

s = √(1360/6) = 15.05

Jawapan

s = 15.05
4.Statistik perihalan

Jawapan: P = 0.3446

Statistik perihalan: min ialah hasil tambah dibahagi n; median ialah nilai tengah data yang disusun (purata dua nilai tengah apabila n genap). Sisihan piawai sampel ialah s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Skor-z z = (x − μ)/σ menyatakan berapa sisihan piawai suatu nilai terletak daripada min.

Piawaikan

z = 0.4

Jadual normal piawai

Φ(0.4) = 0.6554
P = 1 − 0.6554 = 0.3446

Jawapan

P = 0.3446
5.Selang keyakinan

Jawapan: had atas = 41.9

Selang keyakinan bagi min: x̄ ± margin ralat. Dengan σ populasi diketahui margin ialah z·σ/√n; dengan hanya sisihan piawai sampel s, gunakan t dengan n − 1 darjah kebebasan: t·s/√n. Nilai genting: z = 1.645 (90%), 1.96 (95%), 2.576 (99%). Untuk mendapatkan margin E atau lebih kecil, anda memerlukan n ≥ (z·σ/E)², dibundarkan ke atas.

Nilai genting

df = n − 1 = 5, t = 2.015

Margin ralat

E = 2.015·17.5/√6 = 14.4

Selang

27.5 ± 14.4 → [13.1, 41.9]

Jawapan

had atas = 41.9
6.Selang keyakinan

Jawapan: n = 9604

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0.5, which gives the largest n.

Selesaikan untuk n

n = 1.96²·0.5·0.5/0.01² = 9604

Bundarkan ke atas

n = 9604

Jawapan

n = 9604
7.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: t = 3.601

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).

Ralat piawai bagi min beza

SE = 2.8/√11 = 0.8442

Statistik ujian

t = 3.04/0.8442 = 3.601

Jawapan

t = 3.601

Dengan df = 10, nilai genting 5% dua sisi ialah 2.228; |t| lebih besar, maka H₀ ditolak.

8.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: z = −0.8787

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.

Perkadaran sampel

p̂₁ = 60/100 = 0.6
p̂₂ = 66/100 = 0.66
p̂ = 126/200 = 0.63

Ralat piawai di bawah H₀

SE = √(0.63·0.37·(1/100 + 1/100)) = 0.06828

Statistik ujian

z = (0.6 − 0.66)/0.06828 = −0.8787

Jawapan

z = −0.8787

|z| < 1.96, maka H₀ tidak ditolak pada aras 5% (dua sisi).

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