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
Накресліть таблицю 2 × 2 і позначте a, b, c та d, перш ніж обчислювати.
Читайте чутливість і специфічність по стовпцях, а прогностичні цінності — по рядках.
Для іншої поширеності уявіть 10 000 осіб і заповніть таблицю за Se, Sp і поширеністю.
Для відношення правдоподібності переведіть ймовірність у шанси, помножте й переведіть назад.
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
Оберіть між z (σ генеральної сукупності відоме) і t (відоме лише вибіркове s, з n − 1 ступенями вільності).
Знайдіть критичне значення для рівня довіри.
Похибка оцінки: E = критичне значення × стандартне відхилення/√n.
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
Сформулюйте H₀ і H₁ та визначте, чи критерій однобічний, чи двобічний.
Обчисліть статистику критерію: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), або з s і t.
Порівняйте з критичним значенням або знайдіть p-значення.
Відхиліть H₀, якщо статистика виходить за критичне значення (p менше за α), і сформулюйте висновок словами.
2Задачі для практики
1.Статистика доказової практикиСередня
Тренувальна вправа (вигадані значення, не клінічна рекомендація). У рандомізованому дослідженні 240 пацієнтів отримали нове лікування, а 870 — контрольне. У таблиці показано, у скількох у кожній групі було побічний ефект. Знайдіть кількість пацієнтів до одного випадку шкоди NNH: скількох пацієнтів потрібно лікувати, щоб ще в одного з’явився побічний ефект? Округліть вгору до цілого числа пацієнтів.
лікування: 30/240контроль: 61/870
NNH =
2.Статистика доказової практикиСкладна
Тренувальна вправа (вигадані значення, не клінічна рекомендація). Лікування знижує ризик події на 11% у відносному вираженні (RRR = 11%). У групі пацієнтів ризик без лікування (CER) становить 37% за п’ять років. Знайдіть кількість пацієнтів, яких потрібно лікувати, NNT протягом п’яти років, щоб запобігти одній події. Округліть вгору до цілого числа пацієнтів.
Оцінки за іспит розподілені нормально із середнім 170 і стандартним відхиленням 20. Знайдіть z-оцінку z для результату 140.
μ = 170σ = 20x = 140
z =
5.Довірчі інтервалиСередня
Артеріальний тиск 11 пацієнтів вимірюють до й після лікування. Різниці d = до − після (mmHg) мають середнє −6,9 і стандартне відхилення 6,4. Знайдіть нижню межу 95 % довірчого інтервалу для середньої різниці.
n = 11d̄ = −6,9sd = 6,495%t(10) = 2,228
нижня межа = mmHg
6.Довірчі інтервалиСкладна
Випробовують два добрива. Група ділянок 1: 13 ділянок, середній урожай 71,5 kg, стандартне відхилення 2 kg. Група ділянок 2: 8 ділянок, середнє 73,5 kg, стандартне відхилення 8,5 kg. Вважайте дисперсії рівними (t-критерій з об’єднаною дисперсією, df = n₁ + n₂ − 2). Знайдіть граничну похибку E 90 % довірчого інтервалу для μ₁ − μ₂.
Вибірка з 64 студентів має середній бал 503,1 і вибіркове стандартне відхилення 12. Знайдіть статистику критерію t для H₀: μ = 500.
μ₀ = 500x̄ = 503,1s = 12n = 64
t =
8.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
У випробуванні одужують 45 з 300 пацієнтів, які отримували лікування A, і 63 з 250 пацієнтів, які отримували лікування B. Використовуючи об’єднану частку, знайдіть статистику критерію z для H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 45n₁ = 300x₂ = 63n₂ = 250
z =
3Розчини
1.Статистика доказової практики
Відповідь: NNH = 19
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 = 30/240 = 0,125
CER = 61/870 = 0,07011
Кількість пацієнтів до одного випадку шкоди (NNH)
ARI = 0,125 − 0,07011 = 0,05489
NNH = 1/0,05489 = 18,22 → 19
Відповідь
NNH = 19
Приблизно в одного з кожних 19 пролікованих пацієнтів побічний ефект виникає через лікування.
2.Статистика доказової практики
Відповідь: NNT = 25
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.
Абсолютне зниження ризику
ARR = 0,37·0,11 = 0,0407
Кількість пацієнтів, яких потрібно лікувати (NNT)
NNT = 1/0,0407 = 24,57 → 25
Відповідь
NNT = 25
Той самий відносний ефект дає менший NNT, коли базовий ризик вищий.
3.Описова статистика
Відповідь: s = 14,43
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.
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 = (140 − 170)/20 = −1,5
Відповідь
z = −1,5
5.Довірчі інтервали
Відповідь: нижня межа = −11,2 mmHg
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.
Критичне значення
df = 10, t = 2,228
Похибка оцінки
E = 2,228·6,4/√11 = 4,299
Інтервал
−6,9 ± 4,299 → [−11,2, −2,601]
Відповідь
нижня межа = −11,2 mmHg
6.Довірчі інтервали
Відповідь: E = 4,194 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.
Об’єднане стандартне відхилення
sp² = (12·2² + 7·8,5²)/19 = 29,14
sp = 5,399
Похибка оцінки
E = 1,729·5,399·√(1/13 + 1/8) = 4,194
Відповідь
E = 4,194 kg
7.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: t = 2,067
Перевірка середнього: статистика критерію показує, на скільки стандартних похибок вибіркове середнє віддалене від значення з H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), коли σ відоме, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), коли його оцінюють за вибіркою. Довірчий інтервал — x̄ ± (критичне значення)·(стандартна похибка).
Стандартна похибка
SE = 12/√64 = 12/8 = 1,5
Статистика критерію
t = (503,1 − 500)/1,5 = 2,067
Відповідь
t = 2,067
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998, тож H₀ відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).
8.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: z = −2,998
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.
Вибіркові частки
p̂₁ = 45/300 = 0,15
p̂₂ = 63/250 = 0,252
p̂ = 108/550 = 0,1964
Стандартна похибка за H₀
SE = √(0,1964·0,8036·(1/300 + 1/250)) = 0,03402
Статистика критерію
z = (0,15 − 0,252)/0,03402 = −2,998
Відповідь
z = −2,998
|z| > 1,96, тож H₀ відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).