Доказова практика: шпаргалка-підсумок

Аркуші з формулами, ключові кроки методів для кожної теми та 8 задач для практики, з повними розв’язками наприкінці.

Нові задачіНазад до курсу

У вікні друку виберіть «Зберегти як PDF», щоб зберегти копію на пристрої.

1Формули та методи

Статистика доказової практики

Чутливість і специфічність
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Прогностичні цінності
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Точність
(a + d)/n
Відношення правдоподібності
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV при поширеності p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Шанси
шанси = p/(1 − p); p = шанси/(1 + шанси); шанси після тесту = шанси до тесту × LR
Показники ризику
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Кількість пацієнтів, яких потрібно лікувати (NNT)
NNT = 1/ARR, округлене вгору; NNH = 1/(EER − CER)
Відношення шансів
OR = ad/(bc)
Інтенсивність захворюваності
нові випадки / людино-час

Метод

  1. Накресліть таблицю 2 × 2 і позначте a, b, c та d, перш ніж обчислювати.
  2. Читайте чутливість і специфічність по стовпцях, а прогностичні цінності — по рядках.
  3. Для іншої поширеності уявіть 10 000 осіб і заповніть таблицю за Se, Sp і поширеністю.
  4. Для відношення правдоподібності переведіть ймовірність у шанси, помножте й переведіть назад.
  5. Для дослідження спершу знайдіть EER і CER; потім RR = EER/CER, ARR = CER − EER і NNT = 1/ARR, округлене вгору.

Описова статистика

Середнє
x̄ = Σx/n
Вибіркове стандартне відхилення
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Медіана
серединне значення впорядкованих даних
z-оцінка
z = (x − μ)/σ
Нормальний розподіл
68% у межах ±1σ, 95% у межах ±2σ

Довірчі інтервали

σ відоме
x̄ ± z·σ/√n
σ невідоме
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Критичне значення z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Обсяг вибірки
n = (z·σ/E)², rounded up

Метод

  1. Оберіть між z (σ генеральної сукупності відоме) і t (відоме лише вибіркове s, з n − 1 ступенями вільності).
  2. Знайдіть критичне значення для рівня довіри.
  3. Похибка оцінки: E = критичне значення × стандартне відхилення/√n.
  4. Інтервал: x̄ ± E.

Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

z-тест для середнього
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t-тест для середнього
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Двобічний на рівні 5%
відхиліть H0, якщо |z| > 1,96
Довірчий інтервал
x̄ ± z·σ/√n

Метод

  1. Сформулюйте H₀ і H₁ та визначте, чи критерій однобічний, чи двобічний.
  2. Обчисліть статистику критерію: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), або з s і t.
  3. Порівняйте з критичним значенням або знайдіть p-значення.
  4. Відхиліть H₀, якщо статистика виходить за критичне значення (p менше за α), і сформулюйте висновок словами.

2Задачі для практики

1.Статистика доказової практикиСередня
подіянемає подіїусьоголікування52208260abконтроль2507501000cd

Тренувальна вправа (вигадані значення, не клінічна рекомендація). У рандомізованому дослідженні 260 пацієнтів отримали нове лікування, а 1000 — контрольне. У таблиці показано, у скількох у кожній групі було наслідок (небажана подія, як-от інсульт). Знайдіть відносне зниження ризику RRR у відсотках. Округліть до одного знака після коми.

лікування: 52/260контроль: 250/1000
RRR = %
2.Статистика доказової практикиСкладна
p (%)PPV (%)1%PPV = ?100

Тренувальна вправа (вигадані значення, не клінічна рекомендація). Скринінговий тест має чутливість 73% і специфічність 91%. Його застосовують у популяції з поширеністю 1%. Знайдіть позитивну прогностичну цінність PPV у відсотках. Округліть до одного знака після коми.

Se = 73%Sp = 91%p = 1%
PPV = %
3.Описова статистикаСередня
10152025303540

Знайдіть вибіркове стандартне відхилення s даних: 40, 19, 10, 11, 11, 31, 37.

n = 7
s =
4.Описова статистикаСкладна
z −2−1012

Величина розподілена нормально із середнім 500 і стандартним відхиленням 75. Яка частка P значень більша за 440?

μ = 500σ = 75x = 440
P =
5.Довірчі інтервалиСередня
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Порівнюють час роботи акумуляторів двох моделей телефонів. Модель 1: 50 телефонів, середнє 74 h, відоме стандартне відхилення 3 h. Модель 2: 30 телефонів, середнє 65 h, відоме стандартне відхилення 19 h. Знайдіть граничну похибку E 95 % довірчого інтервалу для μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 74 hσ₁ = 3 hn₂ = 30x̄₂ = 65 hσ₂ = 19 h95%
E = h
6.Довірчі інтервалиСкладна
μ₁ − μ₂, t(20) = 1,7250LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Випробовують два добрива. Група ділянок 1: 6 ділянок, середній урожай 83 kg, стандартне відхилення 4,5 kg. Група ділянок 2: 16 ділянок, середнє 80 kg, стандартне відхилення 2 kg. Вважайте дисперсії рівними (t-критерій з об’єднаною дисперсією, df = n₁ + n₂ − 2). Знайдіть граничну похибку E 90 % довірчого інтервалу для μ₁ − μ₂.

n₁ = 6x̄₁ = 83s₁ = 4,5n₂ = 16x̄₂ = 80s₂ = 290%t(20) = 1,725
E = kg
7.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
−2,0932,093t = ?df = 19

Порівнюють два методи навчання. Група 1: 9 студентів, середній бал 72,5, стандартне відхилення 8,5. Група 2: 12 студентів, середній бал 63,6, стандартне відхилення 3,5. Вважайте дисперсії генеральних сукупностей рівними й використайте двовибірковий t-критерій з об’єднаною дисперсією. Знайдіть статистику критерію t для H₀: μ₁ = μ₂, беручи різницю x̄₁ − x̄₂ (група 1 мінус група 2).

n₁ = 9x̄₁ = 72,5s₁ = 8,5n₂ = 12x̄₂ = 63,6s₂ = 3,5
t =
8.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
−1,961,96z = ?

У випробуванні одужують 63 з 250 пацієнтів, які отримували лікування A, і 13 з 80 пацієнтів, які отримували лікування B. Використовуючи об’єднану частку, знайдіть статистику критерію z для H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 63n₁ = 250x₂ = 13n₂ = 80
z =

3Розчини

1.Статистика доказової практики

Відповідь: RRR = 20 %

Відношення правдоподібності та показники ризику: LR+ = чутливість/(1 − специфічність), LR− = (1 − чутливість)/специфічність. У дослідженні EER і CER — частоти подій з лікуванням і без нього: RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER і NNT = 1/ARR, округлене вгору. У дослідженні «випадок–контроль» можна використовувати лише відношення шансів OR = ad/(bc). Інтенсивність захворюваності = нові випадки/людино-час.

Частоти подій

EER = 52/260 = 0,2
CER = 250/1000 = 0,25

Відносне зниження ризику

ARR = 0,25 − 0,2 = 0,05
RRR = 0,05/0,25 = 0,2 = 20%

Відповідь

RRR = 20%
2.Статистика доказової практики

Відповідь: PPV = 7,6 %

Прогностичні цінності залежать від поширеності: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) і NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). З відношеннями правдоподібності: шанси до тесту = p/(1 − p), шанси після тесту = шанси до тесту × LR, ймовірність = шанси/(1 + шанси). Для популяції з N осіб істинно позитивні = N·p·Se, а хибно позитивні = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR), округлене вгору.

Істинно й хибно позитивні (на особу)

Se·p = 0,73·0,01 = 0,0073
(1 − Sp)·(1 − p) = 0,09·0,99 = 0,0891

Позитивна прогностична цінність

PPV = 0,0073/(0,0073 + 0,0891) = 0,07573 ≈ 7,6%

Відповідь

PPV = 7,6%

Чим нижча поширеність, тим нижчий PPV того самого тесту.

3.Описова статистика

Відповідь: s = 13,05

Описова статистика: середнє — сума, поділена на n; медіана — середнє значення впорядкованих даних (середнє двох середніх при парному n). Вибіркове стандартне відхилення s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z-оцінка z = (x − μ)/σ показує, на скільки стандартних відхилень значення віддалене від середнього.

Середнє

x̄ = 159/7 = 22,71

Квадрати відхилень

Σ(x − x̄)² = 17,29² + (−3,714)² + (−12,71)² + (−11,71)² + (−11,71)² + 8,286² + 14,29² = 1021

Стандартне відхилення

s = √(1021/6) = 13,05

Відповідь

s = 13,05
4.Описова статистика

Відповідь: P = 0,7881

Описова статистика: середнє — сума, поділена на n; медіана — середнє значення впорядкованих даних (середнє двох середніх при парному n). Вибіркове стандартне відхилення s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z-оцінка z = (x − μ)/σ показує, на скільки стандартних відхилень значення віддалене від середнього.

Стандартизуйте

z = −0,8

Таблиця нормального розподілу

Φ(−0,8) = 0,2119
P = 1 − 0,2119 = 0,7881

Відповідь

P = 0,7881
5.Довірчі інтервали

Відповідь: E = 6,85 h

Інтервал для різниці: оцінка ± критичне значення × стандартна похибка. Для двох незалежних середніх з відомими σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) і z. За рівних невідомих дисперсій: об’єднане s_p і t з n₁ + n₂ − 2 ступенями свободи. Для парних даних працюйте з різницями: d̄ ± t·s_d/√n.

Точкова оцінка

x̄₁ − x̄₂ = 74 − 65 = 9

Стандартна похибка

SE = √(3²/50 + 19²/30) = 3,495

Похибка оцінки

E = 1,96·3,495 = 6,85

Відповідь

E = 6,85 h

Інтервал не містить 0, тож середні значуще відрізняються.

6.Довірчі інтервали

Відповідь: E = 2,345 kg

Інтервал для різниці: оцінка ± критичне значення × стандартна похибка. Для двох незалежних середніх з відомими σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) і z. За рівних невідомих дисперсій: об’єднане s_p і t з n₁ + n₂ − 2 ступенями свободи. Для парних даних працюйте з різницями: d̄ ± t·s_d/√n.

Об’єднане стандартне відхилення

sp² = (5·4,5² + 15·2²)/20 = 8,063
sp = 2,839

Похибка оцінки

E = 1,725·2,839·√(1/6 + 1/16) = 2,345

Відповідь

E = 2,345 kg
7.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: t = 3,295

Перевірка гіпотези: статистика критерію = (оцінка − значення за H₀)/(стандартна похибка за H₀). p-значення — це ймовірність (якщо H₀ правильна) отримати статистику, щонайменше таку ж екстремальну, як спостережена: площа в одному хвості для односторонньої H₁ і подвоєна площа хвоста для двосторонньої H₁. Відхиляйте H₀, коли p ≤ α.

Об’єднана дисперсія

sp² = (8·8,5² + 11·3,5²)/19 = 37,51
sp = 6,125

Стандартна похибка

SE = 6,125·√(1/9 + 1/12) = 2,701

Статистика критерію

t = (72,5 − 63,6)/2,701 = 3,295

Відповідь

t = 3,295

При df = 19 двостороннє критичне значення на рівні 5 % дорівнює 2,093; |t| більше, тож H₀ відхиляється.

8.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: z = 1,655

Перевірка гіпотези: статистика критерію = (оцінка − значення за H₀)/(стандартна похибка за H₀). p-значення — це ймовірність (якщо H₀ правильна) отримати статистику, щонайменше таку ж екстремальну, як спостережена: площа в одному хвості для односторонньої H₁ і подвоєна площа хвоста для двосторонньої H₁. Відхиляйте H₀, коли p ≤ α.

Вибіркові частки

p̂₁ = 63/250 = 0,252
p̂₂ = 13/80 = 0,1625
p̂ = 76/330 = 0,2303

Стандартна похибка за H₀

SE = √(0,2303·0,7697·(1/250 + 1/80)) = 0,05408

Статистика критерію

z = (0,252 − 0,1625)/0,05408 = 1,655

Відповідь

z = 1,655

|z| < 1.96, тож H₀ не відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).

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