免费的循证实践统计学练习题，附图示、提示和完整详细解答。每次数值都不同，分三个难度：2 × 2 表、患病率和发病率, 似然比、风险指标和率, 预测值、检验后概率和 NNT。
练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 一个小镇有 11 500 名居民。年初时，其中 348 人患有一种慢性病。在这一年中，又有 74 人新确诊（假设没有人迁出或死亡）。 求这一年的累积发病率CI（每 1000 名风险人群）。 保留一位小数。
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学习本课之前： 概率
循证实践是指运用研究结果来做出护理决策。要读懂一项研究，你需要一小组数字：检测有多好，疾病有多常见，以及治疗使风险改变了多少。
几乎所有这些数字都来自 2 × 2 表：行是两个组，列是两种结局。一旦知道了 a、b、c 和 d 的位置，每个公式都只是一个简单的分数。
把检测结果放在行，把真实的疾病状态（来自参考标准）放在列：a = 真阳性，b = 假阳性，c = 假阴性，d = 真阴性。
灵敏度和特异度沿列读取；预测值沿行读取。
答案: 95%. 健康组有 900 人，其中 900 − 45 = 855 人检测阴性：855/900 = 95%。90% 是灵敏度。67% 是 PPV，即 90/135。
患病率是某一时刻人群中患病者所占的比例。发病率计算的是一段时期内（或按人时，例如每 1000 人年）风险人群中的新发病例。
灵敏度和特异度属于检测本身。预测值还取决于患病率：好的检测用在罕见疾病上会产生很多假阳性。
一个快速看清这一点的方法是设想 10 000 人。患病率为 1% 时，有 100 人患病；灵敏度 90% 的检测能发现其中 90 人。特异度 95% 时，9900 名健康人中也有 5% 检测阳性：495 个假阳性。所以 PPV 为 90/585，只有约 15%。
似然比通过比值来更新概率：比值 = p/(1 − p)，检验后比值 = 检验前比值 × LR，概率 = 比值/(1 + 比值)。
答案: 50%. 检验前比值：0.2/0.8 = 0.25。检验后比值：0.25 × 4 = 1。概率：1/(1 + 1) = 50%。把概率乘以 4（80%）跳过了比值这一步。
在试验中，治疗组的事件发生率为 EER，对照组为 CER。
在病例对照研究中，研究者自己选定纳入多少病例和对照，所以无法计算风险。应改用比值比 OR = ad/(bc)。
相同的 RRR 在基线风险较低时，NNT 要大得多：2% 的风险降低 25%，ARR 为 0.5%，NNT 为 200。
跟着每一步走，并在打开之前预测下一步。所有数值都是为练习而编造的。
在一项试验中，400 名治疗组患者中有 30 人发生卒中，400 名对照组患者中有 50 人发生卒中。求 RR、ARR、RRR 和 NNT。
RRR = 0.05/0.125 = 0.4，即相对降低 40%。
如果结果不是整数，要向上取整。
RR = 0.6，ARR = 5%，RRR = 40%，NNT = 20：治疗 20 名患者可预防约一次卒中。
简单：灵敏度、特异度、PPV、NPV、准确度、患病率和发病率。中等：似然比、RR、ARR、RRR、NNT 和 NNH、比值比和发病率。困难：另一患病率下的 PPV、检验后概率、筛查人群中的预期人数，以及由基线风险求 NNT。
答案: 50. ARR = 0.04 × 0.5 = 0.02，所以 NNT = 1/0.02 = 50。2 是 1/RRR。25 是 1/0.04，即仅对照组的风险。
练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 一项研究将一种新检测与参考标准进行了比较（见 2 × 2 表）。 求灵敏度Se，以百分数表示。 保留一位小数。
求： Se (%)
诊断性 2 × 2 表：a = 真阳性，b = 假阳性，c = 假阴性，d = 真阴性。灵敏度 = a/(a + c)（患病者中检测阳性的比例），特异度 = d/(b + d)，PPV = a/(a + b)（检测阳性者中患病的比例），NPV = d/(c + d)，准确度 = (a + d)/总数。患病率 = 现有病例/人群；累积发病率 = 新发病例/风险人群。
练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 在一项随机试验中，610 名患者接受新疗法，770 名接受对照治疗。表中显示每组有多少人出现了结局（如卒中等不良事件）。 求绝对风险降低ARR，以百分数表示。 保留一位小数。
求： ARR (%)
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。
练习题（虚构数值，不作为临床指导）。 一位患者某病的检验前概率为 60%。一项灵敏度为 83%、特异度为 85% 的检测结果为负数。求该病的检验后概率p′，以百分数表示。 保留一位小数。
求： p′ (%)
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。
循证实践是指运用研究结果来做出护理决策。要读懂一项研究，你需要一小组数字：检测有多好，疾病有多常见，以及治疗使风险改变了多少。
几乎所有这些数字都来自 2 × 2 表：行是两个组，列是两种结局。一旦知道了 a、b、c 和 d 的位置，每个公式都只是一个简单的分数。
每道题的数值都不同，让你掌握方法，而不是记住答案。 卡住了？先打开一个小提示，需要时再查看完整解析。