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
Se72%Sp84%LR+ = ?

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Satu ujian mempunyai sensitiviti 72% dan spesifisiti 84%. Cari nisbah kebolehjadian positif LR+. Bundarkan kepada dua tempat perpuluhan.

Se = 72%Sp = 84%
LR+ =
2.Statistik amalan berasaskan buktiSukar
CER32%EER?RRR 43%

Latihan (nilai rekaan, bukan panduan klinikal). Satu rawatan mengurangkan risiko sesuatu kejadian sebanyak 43% secara relatif (RRR = 43%). Dalam kumpulan pesakit, risiko tanpa rawatan (CER) ialah 32% dalam tempoh lima tahun. Cari bilangan perlu dirawat NNT selama lima tahun untuk mencegah satu kejadian. Bundarkan ke atas kepada nombor bulat pesakit.

RRR = 43%CER = 32%
NNT =
3.Statistik perihalanSederhana
1015202530354045505560

Cari sisihan piawai sampel s data: 43, 41, 60, 10, 22, 38.

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

Suatu kuantiti bertaburan normal dengan min 500 dan sisihan piawai 75. Berapakah perkadaran P nilai yang berada di bawah 387.5?

μ = 500σ = 75x = 387.5
P =
5.Selang keyakinanSederhana
n = 10, s = 7.5L = ?Ux̄ = 116.5E99%

Satu sampel 10 item mempunyai min 116.5 dan sisihan piawai s = 7.5. Populasi lebih kurang normal. Cari had bawah selang keyakinan 99% untuk min.

n = 10x̄ = 116.5s = 7.599%t(9) = 3.25
had bawah =
6.Selang keyakinanSukar
n = 16Lσ = ?s = 7.295%

Diameter 16 aci yang dimesin mempunyai sisihan piawai sampel 7.2 µm. Dengan mengandaikan diameter bertaburan normal, cari had atas σ selang keyakinan 95% bagi sisihan piawai populasi. Dengan df = 15, 2.5% taburan χ² terletak di bawah 6.262 dan 2.5% terletak di atas 27.488.

n = 16s = 7.2 µmχ² = 6.262, 27.488
σ = µm
7.Ujian hipotesis & selang keyakinanSederhana
−1.961.96z = ?

Dua talian pengeluaran membuat bahagian yang sama. Talian 1: sampel 60 bahagian mempunyai min panjang 136.5 mm, dan sisihan piawai diketahui talian itu ialah 19 mm. Talian 2: sampel 80 bahagian mempunyai min 128.9 mm, sisihan piawai diketahui 14 mm. Cari statistik ujian z bagi H₀: μ₁ = μ₂, dengan mengambil beza sebagai x̄₁ − x̄₂ (talian 1 tolak talian 2).

n₁ = 60x̄₁ = 136.5 mmσ₁ = 19 mmn₂ = 80x̄₂ = 128.9 mmσ₂ = 14 mm
z =
8.Ujian hipotesis & selang keyakinanSukar
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0.05βσ = 13, kuasa 80%, n = ?

Ujian z satu sisi pada α = 0.05 mesti mengesan anjakan min sebanyak 4 unit dengan kuasa 80%. Sisihan piawai ialah 13. Cari saiz sampel minimum n.

α = 0.05kuasa = 80%δ = 4σ = 13zα = 1.645zβ = 0.842
n =

3Larutan

1.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: LR+ = 4.5

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+ = 0.72/(1 − 0.84) = 4.5

Jawapan

LR+ = 4.5
2.Statistik amalan berasaskan bukti

Jawapan: NNT = 8

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 = 0.32·0.43 = 0.1376

Bilangan perlu dirawat

NNT = 1/0.1376 = 7.267 → 8

Jawapan

NNT = 8

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

3.Statistik perihalan

Jawapan: s = 17.47

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 = 214/6 = 35.67

Sisihan kuasa dua

Σ(x − x̄)² = 7.333² + 5.333² + 24.33² + (−25.67)² + (−13.67)² + 2.333² = 1525

Sisihan piawai

s = √(1525/5) = 17.47

Jawapan

s = 17.47
4.Statistik perihalan

Jawapan: P = 0.06681

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 = −1.5

Jadual normal piawai

Φ(−1.5) = 0.06681
P = 0.06681

Jawapan

P = 0.06681
5.Selang keyakinan

Jawapan: had bawah = 108.8

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 = 9, t = 3.25

Margin ralat

E = 3.25·7.5/√10 = 7.708

Selang

116.5 ± 7.708 → [108.8, 124.2]

Jawapan

had bawah = 108.8
6.Selang keyakinan

Jawapan: σ = 11.14 µm

Selang bagi suatu varians: (n − 1)s²/σ² mempunyai taburan χ² dengan darjah kebebasan n − 1. Selang 95% bagi σ² bermula daripada (n − 1)s² dibahagi nilai χ² atas (2.5% di atasnya) hingga (n − 1)s² dibahagi nilai χ² bawah (2.5% di bawahnya); selang bagi σ ialah punca kuasa dua kedua-dua had. Ia tidak simetri di sekitar s.

Hasil tambah kuasa dua

(n − 1)s² = 15·7.2² = 777.6

Had bagi σ²

777.6/27.488 = 28.29
777.6/6.262 = 124.2

Had bagi σ

σ = √124.2 = 11.14 µm

Jawapan

σ = 11.14 µm

Selang 95% bagi σ: [5.319, 11.14] µm.

7.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: z = 2.612

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.

Ralat piawai bagi beza

SE = √(19²/60 + 14²/80) = √8.467 = 2.91

Statistik ujian

z = (136.5 − 128.9)/2.91 = 2.612

Jawapan

z = 2.612

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

8.Ujian hipotesis & selang keyakinan

Jawapan: n = 66

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 = ((1.645 + 0.842)·13/4)² = 65.33

Bundarkan ke atas

n = 66

Jawapan

n = 66

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