循证实践：速成包

公式表、每个专题的关键方法步骤和 8 道练习题，完整解答附在最后。

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1公式与方法

循证实践统计学

灵敏度和特异度
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
预测值
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
准确度
(a + d)/n
似然比
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
患病率为 p 时的 PPV
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
比值
比值 = p/(1 − p)； p = 比值/(1 + 比值)； 检验后比值 = 检验前比值 × LR
风险指标
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
需要治疗人数
NNT = 1/ARR，向上取整； NNH = 1/(EER − CER)
比值比
OR = ad/(bc)
发病率
新发病例 / 人时

方法

  1. 计算之前先画出 2 × 2 表并标出 a、b、c 和 d。
  2. 灵敏度和特异度沿列读取，预测值沿行读取。
  3. 对于另一个患病率，设想 10 000 人，并用 Se、Sp 和患病率填表。
  4. 对于似然比，把概率换算为比值，相乘，再换算回去。
  5. 对于试验，先求 EER 和 CER；然后 RR = EER/CER，ARR = CER − EER，NNT = 1/ARR 向上取整。

描述统计

平均数
x̄ = Σx/n
样本标准差
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
中位数
排序后数据的中间值
z 分数
z = (x − μ)/σ
正态分布
68% 落在 ±1σ 内，95% 落在 ±2σ 内

置信区间

σ 已知
x̄ ± z·σ/√n
σ 未知
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
临界 z 值
90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
样本量
n = (z·σ/E)², rounded up

方法

  1. 在 z（已知总体 σ）和 t（只有样本 s，自由度为 n − 1）之间作出选择。
  2. 求该置信水平下的临界值。
  3. 误差限：E = 临界值 × 标准差/√n。
  4. 区间：x̄ ± E。

假设检验与置信区间

均值的 z 检验
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
均值的 t 检验
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
5% 双侧
若 |z| > 1.96 则拒绝 H0
置信区间
x̄ ± z·σ/√n

方法

  1. 写出 H₀ 和 H₁，并确定是单侧检验还是双侧检验。
  2. 计算检验统计量：(x̄ − μ₀)/(σ/√n)，或者用 s 和 t。
  3. 与临界值比较，或求出 p 值。
  4. 若统计量超出临界值（p 小于 α），则拒绝 H₀，并用文字写出结论。

2练习题

1.循证实践统计学中等
人年1140125300.5新发病例15

练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 在一项队列研究中，不同人群被随访了不同的时间长度（见表：每组的人数和随访年数）。随访期间发生了 15 例新发病例。求发病率IR，每 1000 人年。 保留一位小数。

140 × 1 年份530 × 0.5 年15 新发病例
IR = 每 1000 人年
2.循证实践统计学困难
CER34%EER?RRR 18%

练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 一种治疗使事件风险相对降低 18%（RRR = 18%）。在某患者群体中，不治疗时五年内的风险（CER）为 34%。求五年内预防一次事件所需的治疗人数NNT。 向上取整到整数患者。

RRR = 18%CER = 34%
NNT =
3.描述统计中等
152025303540

求数据的样本标准差 s：44, 44, 30, 14, 27。

n = 5
s =
4.描述统计困难
z −2−1012

考试成绩服从正态分布，平均数为 70，标准差为 5。求成绩 77.5 的 z 分数 z。

μ = 70σ = 5x = 77.5
z =
5.置信区间中等
n = 7, s = 20L = ?Ux̄ = 79.5E90%

一个包含 7 个个体的样本，均值为 79.5，标准差 s = 20。总体近似服从正态分布。 求均值的 90% 置信区间的下限。

n = 7x̄ = 79.5s = 2090%t(6) = 1.943
下限 =
6.置信区间困难
σ = 30, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 195%

总体标准差为 30。样本量 n 至少要多大，才能使均值的 95% 置信区间的误差范围不超过 1？

σ = 30E = 195%
n =
7.假设检验与置信区间中等
−2.1792.179t = ?df = 12

13 名员工在培训课程前后各参加一次打字测试。记录每人的差值 d = 培训后 − 培训前（每分钟字数）。平均差值为 5.77，差值的标准差为 10.4。求 H₀: μd = 0 的配对检验统计量 t。

n = 13d̄ = 5.77sd = 10.4
t =
8.假设检验与置信区间困难
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 3α = 0.01βσ = 18, 功效 90%, n = ?

在 α = 0.01 下的单侧 z 检验，必须以 90% 的功效检测出均值 3 个单位的偏移。标准差为 18。求最小样本量 n。

α = 0.01功效 = 90%δ = 3σ = 18zα = 2.326zβ = 1.282
n =

3溶液

1.循证实践统计学

答案: IR = 37 每 1000 人年

似然比和风险指标：LR+ = 灵敏度/(1 − 特异度)，LR− = (1 − 灵敏度)/特异度。在试验中，EER 和 CER 分别是治疗组和未治疗组的事件发生率：RR = EER/CER，ARR = CER − EER，RRR = ARR/CER，NNT = 1/ARR，向上取整。在病例对照研究中，只能使用比值比 OR = ad/(bc)。发病率（率）= 新发病例/人时。

人年

PY = 140·1 + 530·0.5 = 405

发病率

IR = 15/405·1000 = 37 每 1000 人年

答案

IR = 37 每 1000 人年
2.循证实践统计学

答案: NNT = 17

预测值取决于患病率：PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p))，NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p)。用似然比计算：检验前比值 = p/(1 − p)，检验后比值 = 检验前比值 × LR，概率 = 比值/(1 + 比值)。对于 N 人的人群，真阳性 = N·p·Se，假阳性 = N·(1 − p)·(1 − Sp)。NNT = 1/(CER × RRR)，向上取整。

绝对风险降低

ARR = 0.34·0.18 = 0.0612

需要治疗人数

NNT = 1/0.0612 = 16.34 → 17

答案

NNT = 17

相同的相对效果，在基线风险越高时，NNT 越小。

3.描述统计

答案: s = 12.66

描述统计：平均数是总和除以 n；中位数是排序后数据的中间值（n 为偶数时取中间两个数的平均）。样本标准差 s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z 分数 z = (x − μ)/σ 表示某个值离平均数多少个标准差。

平均数

x̄ = 159/5 = 31.8

离差平方

Σ(x − x̄)² = 12.2² + 12.2² + (−1.8)² + (−17.8)² + (−4.8)² = 640.8

标准差

s = √(640.8/4) = 12.66

答案

s = 12.66
4.描述统计

答案: z = 1.5

描述统计：平均数是总和除以 n；中位数是排序后数据的中间值（n 为偶数时取中间两个数的平均）。样本标准差 s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z 分数 z = (x − μ)/σ 表示某个值离平均数多少个标准差。

标准化

z = (77.5 − 70)/5 = 1.5

答案

z = 1.5
5.置信区间

答案: 下限 = 64.81

均值的置信区间：x̄ ± 误差范围。总体 σ 已知时，误差范围为 z·σ/√n；只有样本标准差 s 时，用自由度为 n − 1 的 t：t·s/√n。临界值：z = 1.645（90%）、1.96（95%）、2.576（99%）。要使误差范围不超过 E，需要 n ≥ (z·σ/E)²，并向上取整。

临界值

df = n − 1 = 6, t = 1.943

误差范围

E = 1.943·20/√7 = 14.69

区间

79.5 ± 14.69 → [64.81, 94.19]

答案

下限 = 64.81
6.置信区间

答案: n = 3458

均值的置信区间：x̄ ± 误差范围。总体 σ 已知时，误差范围为 z·σ/√n；只有样本标准差 s 时，用自由度为 n − 1 的 t：t·s/√n。临界值：z = 1.645（90%）、1.96（95%）、2.576（99%）。要使误差范围不超过 E，需要 n ≥ (z·σ/E)²，并向上取整。

解出 n

n = (1.96·30/1)² = 3457

向上取整

样本量是整数，向下取整会使误差范围过大。

n = 3458

答案

n = 3458
7.假设检验与置信区间

答案: t = 2

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

平均差值的标准误

SE = 10.4/√13 = 2.884

检验统计量

t = 5.77/2.884 = 2

答案

t = 2

df = 12 时，双侧 5% 的临界值为 2.179；|t| 更小，所以不拒绝 H₀。

8.假设检验与置信区间

答案: n = 469

检验的样本量：在水平 α 下的单侧 z 检验中，要以功效 1 − β 检测出真实偏移 δ，标准误必须满足 δ = (z_α + z_β)·σ/√n，所以 n = ((z_α + z_β)·σ/δ)²，向上取整。

解出 n

n = ((2.326 + 1.282)·18/3)² = 468.6

向上取整

n = 469

答案

n = 469

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