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
病例人年暴露171300未暴露1254800

练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 在一项队列研究中，暴露者贡献了 1300 人年，有 17 例新发病例；未暴露者贡献了 4800 人年，有 125 例新发病例。求发病率比IRR（暴露组对未暴露组）。 保留两位小数。

暴露: 17/1300 PY未暴露: 125/4800 PY
IRR =
2.循证实践统计学困难
检测有疾病无疾病总数正数?负数总数10 000

练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 用灵敏度为 90%、特异度为 78% 的检测对 10 000 人进行筛查。该病的患病率为 2%。 预期会有多少假阳性结果FP？

N = 10 000p = 2%Se = 90%Sp = 78%
FP =
3.描述统计中等
24262830323436384042

求数据的样本标准差 s：24, 24, 33, 23, 42, 41, 24。

n = 7
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 8。求成绩 80 的 z 分数 z。

μ = 70σ = 8x = 80
z =
5.置信区间中等
x̄E₁ = 10.999%, n = 100x̄E₂ = ?95%, n = 25

基于 100 个观测值且 σ 已知的均值 99% 置信区间，其误差范围为 10.9。 基于 25 个观测值的 95% 区间，其误差范围 E₂ 是多少？

99%n₁ = 100E₁ = 10.995%n₂ = 25
E₂ =
6.置信区间困难
σ = 23, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 590%

总体标准差为 23。样本量 n 至少要多大，才能使均值的 90% 置信区间的误差范围不超过 5？

σ = 23E = 590%
n =
7.假设检验与置信区间中等
t −2.0302.03

36 名学生的样本平均分为 118.5，样本标准差为 5。求 H₀: μ = 120 的检验统计量 t。

μ₀ = 120x̄ = 118.5s = 5n = 36
t =
8.假设检验与置信区间困难
σ = 5, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

样本至少要多大，才能使均值的 99% 置信区间的误差范围不超过 2？标准差为 5。求最小样本量 n。

σ = 5E = 299%
n =

3溶液

1.循证实践统计学

答案: IRR = 0.5

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。

发病率

暴露: 17/1300 = 13.08 每 1000 人年
未暴露: 125/4800 = 26.04 每 1000 人年

率比

IRR = 13.08/26.04 = 0.5022 ≈ 0.5

答案

IRR = 0.5
2.循证实践统计学

答案: FP = 2156

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。

患病者和未患病者

10 000·0.02 = 200
10 000 − 200 = 9800

假阳性

FP = 9800·0.22 = 2156

答案

FP = 2156

在 2336 个阳性结果中，只有 180 人患病（PPV 7.7%）。

3.描述统计

答案: s = 8.474

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 = 211/7 = 30.14

离差平方

Σ(x − x̄)² = (−6.143)² + (−6.143)² + 2.857² + (−7.143)² + 11.86² + 10.86² + (−6.143)² = 430.9

标准差

s = √(430.9/6) = 8.474

答案

s = 8.474
4.描述统计

答案: z = 1.25

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 = (80 − 70)/8 = 1.25

答案

z = 1.25
5.置信区间

答案: E₂ = 16.59

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1.645 (90%), 1.96 (95%), 2.576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

误差范围之比

E₂/E₁ = (1.96/2.576)·√(100/25) = 1.522

新的误差范围

E₂ = 10.9·1.522 = 16.59

答案

E₂ = 16.59
6.置信区间

答案: n = 58

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 = (1.645·23/5)² = 57.26

向上取整

样本量是整数，向下取整会使误差范围过大。

n = 58

答案

n = 58
7.假设检验与置信区间

答案: t = −1.8

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 = 5/√36 = 5/6 = 0.8333

检验统计量

t = (118.5 − 120)/0.8333 = −1.8

答案

t = −1.8
t0.025; df = 35 = 2.03

|t| < 2.03，所以在 5% 水平下不拒绝 H₀（双侧）。

8.假设检验与置信区间

答案: n = 42

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）。

解出 n

n = (2.576·5/2)² = 41.47

向上取整

n = 42

答案

n = 42

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