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
Se93%Sp83%LR+ = ?

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Satu ujian mempunyai sensitiviti 93% dan spesifisiti 83%. Cari nisbah kebolehjadian positif LR+. Bundarkan kepada dua tempat perpuluhan.

Se = 93%Sp = 83%
LR+ =
2.Statistik amalan berasaskan buktiSukar
CER19%EER?RRR 47%

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Satu rawatan mengurangkan risiko sesuatu kejadian sebanyak 47% secara relatif (RRR = 47%). Dalam kumpulan pesakit, risiko tanpa rawatan (CER) ialah 19% dalam tempoh lima tahun. Cari bilangan perlu dirawat NNT selama lima tahun untuk mencegah satu kejadian. Bundarkan ke atas kepada nombor bulat pesakit.

RRR = 47%CER = 19%
NNT =
3.Statistik perihalanSederhana
1520253035404550

Cari sisihan piawai sampel s data: 32, 47, 15, 53, 28, 24.

n = 6
s =
4.Statistik perihalanSukar
z −2−1012

Skor peperiksaan bertaburan normal dengan min 50 dan sisihan piawai 10. Cari skor-z z bagi skor 70.

μ = 50σ = 10x = 70
z =
5.Selang keyakinanSederhana
n = 9, s = 1.5L = ?Ux̄ = 84.5E95%

Satu sampel 9 item mempunyai min 84.5 dan sisihan piawai s = 1.5. Populasi lebih kurang normal. Cari had bawah selang keyakinan 95% untuk min.

n = 9x̄ = 84.5s = 1.595%t(8) = 2.306
had bawah =
6.Selang keyakinanSukar
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0590%

Tiada apa-apa yang diketahui terlebih dahulu tentang perkadaran produk cacat. Berapa banyak produk n yang mesti diperiksa supaya selang keyakinan 90% bagi perkadaran mempunyai margin ralat selebar-lebarnya 0.05?

p = 0.5E = 0.0590%
n =
7.Ujian hipotesis & selang keyakinanSederhana
t −2.0302.03

Satu sampel 36 pelajar mempunyai skor min 104.3 dan sisihan piawai sampel 15. Cari statistik ujian t bagi H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 104.3s = 15n = 36
t =
8.Ujian hipotesis & selang keyakinanSukar
−1.961.96z = ?

Dalam satu percubaan, 60 daripada 120 pesakit yang menerima rawatan A sembuh, dan 82 daripada 200 pesakit yang menerima rawatan B. Dengan menggunakan perkadaran terkumpul, cari statistik ujian z bagi H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 60n₁ = 120x₂ = 82n₂ = 200
z =

3Larutan

1.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: LR+ = 5.47

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.

Nisbah kebolehjadian positif

LR+ = 0.93/(1 − 0.83) = 5.471 ≈ 5.47

Jawapan

LR+ = 5.47
2.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: NNT = 12

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.

Pengurangan risiko mutlak

ARR = 0.19·0.47 = 0.0893

Bilangan perlu dirawat

NNT = 1/0.0893 = 11.2 → 12

Jawapan

NNT = 12

Kesan relatif yang sama memberikan NNT yang lebih kecil apabila risiko asas lebih tinggi.

3.Statistik perihalan

Jawapan: s = 14.33

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 = 199/6 = 33.17

Sisihan kuasa dua

Σ(x − x̄)² = (−1.167)² + 13.83² + (−18.17)² + 19.83² + (−5.167)² + (−9.167)² = 1027

Sisihan piawai

s = √(1027/5) = 14.33

Jawapan

s = 14.33
4.Statistik perihalan

Jawapan: z = 2

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 = (70 − 50)/10 = 2

Jawapan

z = 2
5.Selang keyakinan

Jawapan: had bawah = 83.35

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 = 8, t = 2.306

Margin ralat

E = 2.306·1.5/√9 = 1.153

Selang

84.5 ± 1.153 → [83.35, 85.65]

Jawapan

had bawah = 83.35
6.Selang keyakinan

Jawapan: n = 271

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 = 1.645²·0.5·0.5/0.05² = 270.6

Bundarkan ke atas

n = 271

Jawapan

n = 271
7.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: t = 1.72

Menguji min: statistik ujian mengukur berapa ralat piawai min sampel terletak daripada nilai yang dituntut dalam H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) apabila σ diketahui, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) apabila ia dianggar daripada sampel. Selang keyakinan ialah x̄ ± (nilai genting)·(ralat piawai).

Ralat piawai

SE = 15/√36 = 15/6 = 2.5

Statistik ujian

t = (104.3 − 100)/2.5 = 1.72

Jawapan

t = 1.72
t0.025; df = 35 = 2.03

|t| < 2.03, maka H₀ tidak ditolak pada aras 5% (dua sisi).

8.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: z = 1.569

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 = 60/120 = 0.5
p̂₂ = 82/200 = 0.41
p̂ = 142/320 = 0.4437

Ralat piawai di bawah H₀

SE = √(0.4437·0.5563·(1/120 + 1/200)) = 0.05737

Statistik ujian

z = (0.5 − 0.41)/0.05737 = 1.569

Jawapan

z = 1.569

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

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