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
keskawalanterdedah19180abtidak terdedah71270cd

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Satu kajian kes-kawalan membandingkan 90 pesakit yang menghidap penyakit (kes) dan 450 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 = 19b = 180c = 71d = 270
OR =
2.Statistik amalan berasaskan buktiSukar
kawalan22%rawatan?

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Tanpa ubat, 22% pesakit mengalami kesan sampingan tertentu dalam tempoh setahun. Ubat itu menaikkan risiko ini dengan risiko relatif RR = 1.55. 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 22%RR = 1.55
NNH =
3.Statistik perihalanSederhana
152025303540

Cari sisihan piawai sampel s data: 44, 36, 14, 32, 44, 18, 23.

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

Suatu kuantiti bertaburan normal dengan min 100 dan sisihan piawai 8. Berapakah perkadaran P nilai yang berada di atas 90.4?

μ = 100σ = 8x = 90.4
P =
5.Selang keyakinanSederhana
n = 15, sd​ = 20L = ?Ud̄ = −7.8E95%

Tekanan darah 15 pesakit diukur sebelum dan selepas rawatan. Beza d = sebelum − selepas (mmHg) mempunyai min −7.8 dan sisihan piawai 2. Cari had bawah selang keyakinan 95% untuk min beza.

n = 15d̄ = −7.8sd = 295%t(14) = 2.145
had bawah = mmHg
6.Selang keyakinanSukar
σ = 26, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 195%

Sisihan piawai populasi ialah 26. Berapa besarkah sampel n yang anda perlukan supaya selang keyakinan 95% bagi min mempunyai margin ralat paling banyak 1?

σ = 26E = 195%
n =
7.Ujian hipotesis & selang keyakinanSederhana
−1.84p = ?

Min sesuatu populasi dituntut sebagai 80; sisihan piawai populasi diketahui ialah 12.5. Satu sampel rawak 25 cerapan mempunyai min 75.4. Uji H₀: μ = 80 terhadap H₁: μ < 80. Cari nilai-p p.

μ₀ = 80σ = 12.5n = 25x̄ = 75.4H₁: μ < μ₀
p =
8.Ujian hipotesis & selang keyakinanSukar
μ₀x̄c

Ujian z satu sisi bagi H₀: μ = 50 terhadap H₁: μ > 50 dijalankan pada α = 0.01 dengan sampel 64; sisihan piawai diketahui ialah 12. Pada hakikatnya min ialah 53.15. Cari kuasa 1 − β ujian itu dalam peratus.

μ₀ = 50μ = 53.15σ = 12n = 64α = 0.01
1 − β = %

3Larutan

1.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: OR = 0.4

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: 19/71 = 0.2676
kawalan: 180/270 = 0.6667

Nisbah odds

OR = (19·270)/(180·71) = 0.4014 ≈ 0.4

Jawapan

OR = 0.4

OR kurang daripada 1: pendedahan kurang biasa dalam kalangan kes, yang mencadangkan kesan perlindungan.

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

0.22·1.55 = 0.341

Peningkatan risiko mutlak

ARI = 0.341 − 0.22 = 0.121

Bilangan perlu mendatangkan mudarat

NNH = 1/0.121 = 8.264 → 9

Jawapan

NNH = 9
3.Statistik perihalan

Jawapan: s = 12.12

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 = 211/7 = 30.14

Sisihan kuasa dua

Σ(x − x̄)² = 13.86² + 5.857² + (−16.14)² + 1.857² + 13.86² + (−12.14)² + (−7.143)² = 880.9

Sisihan piawai

s = √(880.9/6) = 12.12

Jawapan

s = 12.12
4.Statistik perihalan

Jawapan: P = 0.8849

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 = −1.2

Jadual normal piawai

Φ(−1.2) = 0.1151
P = 1 − 0.1151 = 0.8849

Jawapan

P = 0.8849
5.Selang keyakinan

Jawapan: had bawah = −8.908 mmHg

Selang bagi suatu beza: anggaran ± nilai genting × ralat piawai. Bagi dua min bebas dengan σ diketahui: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) dan z. Dengan varians sama yang tidak diketahui: s_p terkumpul dan t dengan darjah kebebasan n₁ + n₂ − 2. Bagi data berpasangan, kerjakan pada beza: d̄ ± t·s_d/√n.

Nilai genting

df = 14, t = 2.145

Margin ralat

E = 2.145·2/√15 = 1.108

Selang

−7.8 ± 1.108 → [−8.908, −6.692]

Jawapan

had bawah = −8.908 mmHg
6.Selang keyakinan

Jawapan: n = 2597

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 = (1.96·26/1)² = 2597

Bundarkan ke atas

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

n = 2597

Jawapan

n = 2597
7.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: p = 0.03288

Ujian hipotesis: statistik ujian = (anggaran − nilai di bawah H₀)/(ralat piawai di bawah H₀). Nilai-p ialah kebarangkalian, dengan andaian H₀ benar, memperoleh statistik yang sekurang-kurangnya sama ekstrem dengan yang dicerap: luas dalam satu ekor bagi H₁ satu sisi, dua kali luas ekor bagi H₁ dua sisi. Tolak H₀ apabila p ≤ α.

Statistik ujian

SE = σ/√n = 12.5/√25 = 2.5
z = (75.4 − 80)/2.5 = −1.84

Luas ekor

Φ(1.84) = 0.9671
1 − Φ(1.84) = 0.0329

Nilai-p

p = 0.03288

Jawapan

p = 0.03288

p ≤ 0.05, maka H₀ ditolak pada aras 5%.

8.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: 1 − β = 41.06 %

Kuasa ujian: kuasa = 1 − β ialah kebarangkalian menolak H₀ apabila ia salah. Cari nilai pemotongan x̄c daripada μ₀ dan z_α, kemudian hitung kebarangkalian jatuh melepasi x̄c menggunakan min sebenar: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Min sampel genting

SE = 12/√64 = 1.5
x̄c = 50 + 2.326·1.5 = 53.49

z di bawah min sebenar

z = (53.49 − 53.15)/1.5 = 0.226

Kuasa

kuasa = P(Z > 0.226) = 41.06%
1 − β = 41.06%

Jawapan

1 − β = 41.06%

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