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
keskawalanterdedah59285abtidak terdedah41485cd

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Satu kajian kes-kawalan membandingkan 100 pesakit yang menghidap penyakit (kes) dan 770 orang tanpa penyakit itu (kawalan). Jadual menunjukkan berapa ramai dalam setiap kumpulan yang terdedah kepada faktor risiko. Cari nisbah odds OR bagi pendedahan itu. Bundarkan kepada dua tempat perpuluhan.

a = 59b = 285c = 41d = 485
OR =
2.Statistik amalan berasaskan buktiSukar
ujianpenyakit hadirpenyakit tiadajumlahpositif?negatifjumlah10 000

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). 10 000 orang disaring dengan ujian yang sensitivitinya 91% dan spesifisitinya 84%. Prevalens penyakit ialah 4%. Berapakah jumlah keputusan positif n₊ yang dijangkakan?

N = 10 000p = 4%Se = 91%Sp = 84%
n₊ =
3.Statistik perihalanSederhana
253035404550

Cari sisihan piawai sampel s data: 25, 34, 39, 25, 54.

n = 5
s =
4.Statistik perihalanSukar
z −2−1012

Skor peperiksaan bertaburan normal dengan min 500 dan sisihan piawai 25. Cari skor-z z bagi skor 510.

μ = 500σ = 25x = 510
z =
5.Selang keyakinanSederhana
n = 25, s = 19LUx̄ = 30E = ?90%

Satu sampel 25 item mempunyai min 30 dan sisihan piawai s = 19. Populasi lebih kurang normal. Cari margin ralat E bagi selang keyakinan 90% untuk min.

n = 25x̄ = 30s = 1990%t(24) = 1.711
E =
6.Selang keyakinanSukar
σ = 35, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1.595%

Sisihan piawai populasi ialah 35. Berapa besarkah sampel n yang anda perlukan supaya selang keyakinan 95% bagi min mempunyai margin ralat paling banyak 1.5?

σ = 35E = 1.595%
n =
7.Ujian hipotesis & selang keyakinanSederhana
−1.961.96z = ?

Dua talian pengeluaran membuat bahagian yang sama. Talian 1: sampel 40 bahagian mempunyai min panjang 89 mm, dan sisihan piawai diketahui talian itu ialah 18 mm. Talian 2: sampel 40 bahagian mempunyai min 96 mm, sisihan piawai diketahui 7 mm. Cari statistik ujian z bagi H₀: μ₁ = μ₂, dengan mengambil beza sebagai x̄₁ − x̄₂ (talian 1 tolak talian 2).

n₁ = 40x̄₁ = 89 mmσ₁ = 18 mmn₂ = 40x̄₂ = 96 mmσ₂ = 7 mm
z =
8.Ujian hipotesis & selang keyakinanSukar
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2.5α = 0.01βσ = 7, kuasa 90%, n = ?

Ujian z satu sisi pada α = 0.01 mesti mengesan anjakan min sebanyak 2.5 unit dengan kuasa 90%. Sisihan piawai ialah 7. Cari saiz sampel minimum n.

α = 0.01kuasa = 90%δ = 2.5σ = 7zα = 2.326zβ = 1.282
n =

3Larutan

1.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: OR = 2.45

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.

Odds pendedahan

kes: 59/41 = 1.439
kawalan: 285/485 = 0.5876

Nisbah odds

OR = (59·485)/(285·41) = 2.449 ≈ 2.45

Jawapan

OR = 2.45

OR melebihi 1: pendedahan lebih biasa dalam kalangan kes.

2.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: n₊ = 1900

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.

Dengan dan tanpa penyakit

10 000·0.04 = 400
10 000 − 400 = 9600

Semua keputusan positif

TP = 400·0.91 = 364
FP = 9600·0.16 = 1536
n₊ = 364 + 1536 = 1900

Jawapan

n₊ = 1900

Daripada 1900 positif hanya 364 yang menghidap penyakit (PPV 19.2%).

3.Statistik perihalan

Jawapan: s = 12.01

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 = 177/5 = 35.4

Sisihan kuasa dua

Σ(x − x̄)² = (−10.4)² + (−1.4)² + 3.6² + (−10.4)² + 18.6² = 577.2

Sisihan piawai

s = √(577.2/4) = 12.01

Jawapan

s = 12.01
4.Statistik perihalan

Jawapan: z = 0.4

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 = (510 − 500)/25 = 0.4

Jawapan

z = 0.4
5.Selang keyakinan

Jawapan: E = 6.502

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 = 24, t = 1.711

Margin ralat

E = 1.711·19/√25 = 6.502

Jawapan

E = 6.502
6.Selang keyakinan

Jawapan: n = 2092

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.

Selesaikan untuk n

n = (1.96·35/1.5)² = 2092

Bundarkan ke atas

Saiz sampel ialah nombor bulat, dan membundarkan ke bawah akan menjadikan margin terlalu besar.

n = 2092

Jawapan

n = 2092
7.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: z = −2.292

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.

Ralat piawai bagi beza

SE = √(18²/40 + 7²/40) = √9.325 = 3.054

Statistik ujian

z = (89 − 96)/3.054 = −2.292

Jawapan

z = −2.292

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

8.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: n = 103

Saiz sampel untuk ujian: untuk mengesan anjakan benar δ dengan kuasa 1 − β dalam ujian z satu sisi pada aras α, ralat piawai mesti memenuhi δ = (z_α + z_β)·σ/√n, maka n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², dibundarkan ke atas.

Selesaikan untuk n

n = ((2.326 + 1.282)·7/2.5)² = 102.1

Bundarkan ke atas

n = 103

Jawapan

n = 103

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