Доказательная практика: шпаргалка-пакет

Листы формул, ключевые шаги методов по каждой теме и тренировочные задачи (8) с полными решениями в конце.

Новые задачиНазад к курсу

В окне печати выберите «Сохранить как PDF», чтобы сохранить копию на своём устройстве.

1Формулы и методы

Статистика доказательной практики

Чувствительность и специфичность
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Прогностические ценности
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Точность
(a + d)/n
Отношения правдоподобия
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV при распространённости p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Шансы
шансы = p/(1 − p); p = шансы/(1 + шансы); шансы после теста = шансы до теста × LR
Показатели риска
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Число пациентов, которых необходимо лечить (NNT)
NNT = 1/ARR, с округлением вверх; NNH = 1/(EER − CER)
Отношение шансов
OR = ad/(bc)
Показатель заболеваемости
новые случаи / человеко-время

Метод

  1. Начертите таблицу 2 × 2 и обозначьте a, b, c и d, прежде чем считать.
  2. Читайте чувствительность и специфичность по столбцам, прогностические ценности по строкам.
  3. Для другой распространённости представьте 10 000 человек и заполните таблицу по Se, Sp и распространённости.
  4. Для отношения правдоподобия переведите вероятность в шансы, умножьте и переведите обратно.
  5. Для исследования сначала найдите EER и CER; затем RR = EER/CER, ARR = CER − EER и NNT = 1/ARR с округлением вверх.

Описательная статистика

Среднее
x̄ = Σx/n
Выборочное стандартное отклонение
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Медиана
срединное значение упорядоченных данных
z-оценка
z = (x − μ)/σ
Нормальное распределение
68% в пределах ±1σ, 95% в пределах ±2σ

Доверительные интервалы

σ известно
x̄ ± z·σ/√n
σ неизвестно
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Критическое значение z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Объём выборки
n = (z·σ/E)², rounded up

Метод

  1. Выберите между z (известна σ генеральной совокупности) и t (известно только выборочное s, n − 1 степеней свободы).
  2. Найдите критическое значение для уровня доверия.
  3. Предельная ошибка: E = критическое значение × стандартное отклонение/√n.
  4. Интервал: x̄ ± E.

Проверка гипотез и доверительные интервалы

z-тест для среднего
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t-тест для среднего
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Двусторонний на уровне 5%
отвергните H0, если |z| > 1,96
Доверительный интервал
x̄ ± z·σ/√n

Метод

  1. Сформулируйте H₀ и H₁ и решите, односторонний критерий или двусторонний.
  2. Вычислите статистику критерия: (x̄ − μ₀)/(σ/√n) или с s и t.
  3. Сравните с критическим значением или найдите p-значение.
  4. Отвергните H₀, если статистика выходит за критическое значение (p меньше α), и сформулируйте вывод словами.

2Тренировочные задачи

1.Статистика доказательной практикиСредняя
людигоды1380424101новые случаи18

Учебное упражнение (вымышленные значения, не клиническая рекомендация). В когорте группы людей наблюдали в течение разного времени (см. таблицу: число людей и годы наблюдения для каждой). За время наблюдения возникло 18 новых случаев. Найдите показатель заболеваемости IR на 1000 человеко-лет. Округлите до одного знака после запятой.

380 × 4 годы410 × 1 год18 новые случаи
IR = на 1000 человеко-лет
2.Статистика доказательной практикиСложная
p (%)PPV (%)10%PPV = ?100

Учебное упражнение (вымышленные значения, не клиническая рекомендация). Скрининговый тест имеет чувствительность 89% и специфичность 87%. Он применяется в популяции с распространённостью 10%. Найдите прогностическую ценность положительного результата PPV в процентах. Округлите до одного знака после запятой.

Se = 89%Sp = 87%p = 10%
PPV = %
3.Описательная статистикаСредняя
1520253035404550

Найдите выборочное стандартное отклонение s данных: 29, 14, 50, 31, 54, 37.

n = 6
s =
4.Описательная статистикаСложная
z −2−1012

Величина распределена нормально со средним 170 и стандартным отклонением 5. Какая доля P значений больше 160?

μ = 170σ = 5x = 160
P =
5.Доверительные интервалыСредняя
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Сравнивается время работы аккумулятора двух моделей телефонов. Модель 1: 60 телефонов, среднее 61 h, известное стандартное отклонение 4 h. Модель 2: 50 телефонов, среднее 76 h, известное стандартное отклонение 16 h. Найдите предельную ошибку E 90 % доверительного интервала для μ₁ − μ₂.

n₁ = 60x̄₁ = 61 hσ₁ = 4 hn₂ = 50x̄₂ = 76 hσ₂ = 16 h90%
E = h
6.Доверительные интервалыСложная
μ₁ − μ₂, t(15) = 2,9470LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

Испытываются два удобрения. Группа участков 1: 12 участков, средний урожай 68,5 kg, стандартное отклонение 7 kg. Группа участков 2: 5 участков, среднее 70 kg, стандартное отклонение 4 kg. Считайте дисперсии равными (объединённый t-критерий, df = n₁ + n₂ − 2). Найдите предельную ошибку E 99 % доверительного интервала для μ₁ − μ₂.

n₁ = 12x̄₁ = 68,5s₁ = 7n₂ = 5x̄₂ = 70s₂ = 499%t(15) = 2,947
E = kg
7.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
−1,961,96z = ?

Две производственные линии изготавливают одну и ту же деталь. Линия 1: выборка из 100 деталей имеет среднюю длину 49,5 mm, известное стандартное отклонение линии 7 mm. Линия 2: выборка из 60 деталей имеет среднее 55,1 mm, известное стандартное отклонение 14 mm. Найдите статистику критерия z для H₀: μ₁ = μ₂, принимая разность как x̄₁ − x̄₂ (линия 1 минус линия 2).

n₁ = 100x̄₁ = 49,5 mmσ₁ = 7 mmn₂ = 60x̄₂ = 55,1 mmσ₂ = 14 mm
z =
8.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 290%

Какой должна быть выборка, чтобы 90 % доверительный интервал для среднего имел предельную ошибку не более 2? Стандартное отклонение — 10. Найдите наименьший объём выборки n.

σ = 10E = 290%
n =

3Растворы

1.Статистика доказательной практики

Ответ: IR = 9,3 на 1000 человеко-лет

Отношения правдоподобия и показатели риска: LR+ = чувствительность/(1 − специфичность), LR− = (1 − чувствительность)/специфичность. В исследовании EER и CER — частоты событий с лечением и без него: RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER и NNT = 1/ARR, с округлением вверх. В исследовании «случай—контроль» можно использовать только отношение шансов OR = ad/(bc). Показатель заболеваемости = новые случаи/человеко-время.

Человеко-годы

PY = 380·4 + 410·1 = 1930

Показатель заболеваемости

IR = 18/1930·1000 = 9,3 на 1000 человеко-лет

Ответ

IR = 9,3 на 1000 человеко-лет
2.Статистика доказательной практики

Ответ: PPV = 43,2 %

Прогностические ценности зависят от распространённости: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) и NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). С отношениями правдоподобия: шансы до теста = p/(1 − p), шансы после теста = шансы до теста × LR, вероятность = шансы/(1 + шансы). Для населения N истинно положительные = N·p·Se и ложноположительные = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR), с округлением вверх.

Истинно и ложноположительные (на человека)

Se·p = 0,89·0,1 = 0,089
(1 − Sp)·(1 − p) = 0,13·0,9 = 0,117

Прогностическая ценность положительного результата

PPV = 0,089/(0,089 + 0,117) = 0,432 ≈ 43,2%

Ответ

PPV = 43,2%

Чем ниже распространённость, тем ниже PPV того же теста.

3.Описательная статистика

Ответ: s = 14,69

Описательная статистика: среднее — сумма, делённая на n; медиана — середина упорядоченных данных (среднее двух средних значений при чётном n). Выборочное стандартное отклонение s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z-оценка z = (x − μ)/σ показывает, на сколько стандартных отклонений значение отстоит от среднего.

Среднее

x̄ = 215/6 = 35,83

Квадраты отклонений

Σ(x − x̄)² = (−6,833)² + (−21,83)² + 14,17² + (−4,833)² + 18,17² + 1,167² = 1079

Стандартное отклонение

s = √(1079/5) = 14,69

Ответ

s = 14,69
4.Описательная статистика

Ответ: P = 0,9772

Описательная статистика: среднее — сумма, делённая на n; медиана — середина упорядоченных данных (среднее двух средних значений при чётном n). Выборочное стандартное отклонение s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z-оценка z = (x − μ)/σ показывает, на сколько стандартных отклонений значение отстоит от среднего.

Стандартизуйте

z = −2

Таблица нормального распределения

Φ(−2) = 0,02275
P = 1 − 0,02275 = 0,9772

Ответ

P = 0,9772
5.Доверительные интервалы

Ответ: E = 3,818 h

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Точечная оценка

x̄₁ − x̄₂ = 61 − 76 = −15

Стандартная ошибка

SE = √(4²/60 + 16²/50) = 2,321

Предельная ошибка

E = 1,645·2,321 = 3,818

Ответ

E = 3,818 h

Интервал не содержит 0, поэтому средние значимо различаются.

6.Доверительные интервалы

Ответ: E = 9,946 kg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Объединённое стандартное отклонение

sp² = (11·7² + 4·4²)/15 = 40,2
sp = 6,34

Предельная ошибка

E = 2,947·6,34·√(1/12 + 1/5) = 9,946

Ответ

E = 9,946 kg
7.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: z = −2,889

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.

Стандартная ошибка разности

SE = √(7²/100 + 14²/60) = √3,757 = 1,938

Статистика критерия

z = (49,5 − 55,1)/1,938 = −2,889

Ответ

z = −2,889

|z| > 1,96, поэтому H₀ отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).

8.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: n = 68

Проверка среднего: статистика критерия показывает, на сколько стандартных ошибок выборочное среднее отстоит от значения из H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), если σ известно, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), если его оценивают по выборке. Доверительный интервал — x̄ ± (критическое значение)·(стандартная ошибка).

Выразите n

n = (1,645·10/2)² = 67,65

Округлите вверх

n = 68

Ответ

n = 68

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