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130042260133600.5新发病例12

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 12 例新发病例。求发病率IR，每 1000 人年。 保留一位小数。

300 × 4 年260 × 1 年份360 × 0.5 年12 新发病例
IR = 每 1000 人年
2.循证实践统计学困难
对照31%治疗?

练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 不用某种药物时，31% 的患者在一年内出现某种副作用。该药使此风险升高，相对危险度 RR = 1.65。求需要伤害人数NNH：需要多少患者服药一年，才会多出一名患者发生该副作用？ 向上取整到整数患者。

对照 31%RR = 1.65
NNH =
3.描述统计中等
253035404550

求数据的样本标准差 s：52, 24, 22, 46, 47。

n = 5
s =
4.描述统计困难
z −2−1012

某量服从正态分布，平均数为 60，标准差为 12。数值高于 42 的比例 P 是多少？

μ = 60σ = 12x = 42
P =
5.置信区间中等
n = 11, s = 7.5L = ?Ux̄ = 15E90%

一个包含 11 个个体的样本，均值为 15，标准差 s = 7.5。总体近似服从正态分布。 求均值的 90% 置信区间的下限。

n = 11x̄ = 15s = 7.590%t(10) = 1.812
下限 =
6.置信区间困难
μ₁ − μ₂, t(15) = 2.9470LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

对两种肥料进行试验。地块组 1：10 块地，平均产量 18.5 kg，标准差 7 kg。地块组 2：7 块地，均值 15.5 kg，标准差 5 kg。假设方差相等（合并 t，df = n₁ + n₂ − 2）。 求 μ₁ − μ₂ 的 99% 置信区间的误差范围 E。

n₁ = 10x̄₁ = 18.5s₁ = 7n₂ = 7x̄₂ = 15.5s₂ = 599%t(15) = 2.947
E = kg
7.假设检验与置信区间中等
t −1.98401.984

100 名学生的样本平均分为 104.2，样本标准差为 20。求 H₀: μ = 100 的检验统计量 t。

μ₀ = 100x̄ = 104.2s = 20n = 100
t =
8.假设检验与置信区间困难
z −1.9601.96

49 次测量的样本均值为 76.1。总体标准差为 5。求均值 95% 置信区间的下限 L。

x̄ = 76.1σ = 5n = 4995%
L =

3溶液

1.循证实践统计学

答案: IR = 7.3 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 = 300·4 + 260·1 + 360·0.5 = 1640

发病率

IR = 12/1640·1000 = 7.3 每 1000 人年

答案

IR = 7.3 每 1000 人年
2.循证实践统计学

答案: NNH = 5

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。

用药时的风险

0.31·1.65 = 0.5115

绝对风险增加

ARI = 0.5115 − 0.31 = 0.2015

需要伤害人数

NNH = 1/0.2015 = 4.963 → 5

答案

NNH = 5
3.描述统计

答案: s = 14.08

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 = 191/5 = 38.2

离差平方

Σ(x − x̄)² = 13.8² + (−14.2)² + (−16.2)² + 7.8² + 8.8² = 792.8

标准差

s = √(792.8/4) = 14.08

答案

s = 14.08
4.描述统计

答案: P = 0.9332

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 = −1.5

标准正态分布表

Φ(−1.5) = 0.06681
P = 1 − 0.06681 = 0.9332

答案

P = 0.9332
5.置信区间

答案: 下限 = 10.9

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 = 10, t = 1.812

误差范围

E = 1.812·7.5/√11 = 4.098

区间

15 ± 4.098 → [10.9, 19.1]

答案

下限 = 10.9
6.置信区间

答案: E = 9.116 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.

合并标准差

sp² = (9·7² + 6·5²)/15 = 39.4
sp = 6.277

误差范围

E = 2.947·6.277·√(1/10 + 1/7) = 9.116

答案

E = 9.116 kg
7.假设检验与置信区间

答案: t = 2.1

均值检验：检验统计量衡量样本均值离 H₀ 所声称的值有多少个标准误：σ 已知时 z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)，由样本估计时 t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)。置信区间为 x̄ ±（临界值）·（标准误）。

标准误

SE = 20/√100 = 20/10 = 2

检验统计量

t = (104.2 − 100)/2 = 2.1

答案

t = 2.1
t0.025; df = 99 = 1.984

|t| > 1.984，所以在 5% 水平下拒绝 H₀（双侧）。

8.假设检验与置信区间

答案: L = 74.7

均值检验：检验统计量衡量样本均值离 H₀ 所声称的值有多少个标准误：σ 已知时 z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)，由样本估计时 t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)。置信区间为 x̄ ±（临界值）·（标准误）。

误差范围

E = 1.96·5/√49 = 1.4

区间端点

L = 76.1 − 1.4 = 74.7

答案

L = 74.7

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