解答は A〜D のいずれか1つ
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生物統計学・疫学 / Biostatistics & Epidemiology
研究デザイン、検査指標、データの読み方を、計算と解釈の両方から対策します。
PRACTICE QUESTIONS
Biostatistics & Epidemiology / 生物統計学・疫学の例題
英語の設問に答え、日本語・英語の解説で考え方を確認。
MIRUNOTE作成のオリジナル問題。
例題の解答・解説を読む
解き終わった問題の復習や、理由を確かめたいときに。各項目を開くと、設問・解答・解説・参考資料をまとめて読めます。
1. 感度 — 解答・解説
A reference standard identifies 100 people with a disease. A screening test is positive in 85 of them and negative in 15. What is the sensitivity?
- 15%
- 50%
- 85%
- 100%
正解：C. 85%
日本語の解説
感度＝真陽性÷（真陽性＋偽陰性）。85÷100＝85%。分母を「疾患のある人」に固定して考える。
ほかの選択肢を確かめる
15%は偽陰性率。50%と100%は与えられた人数に合わない。疾患のない人の結果がないため、この情報だけで特異度は計算できない。
Explanation
Sensitivity = true positives / (true positives + false negatives). Thus, 85 / (85 + 15) = 85%. The denominator includes all people who have the disease according to the reference standard.
15% is the false-negative rate. 50% and 100% do not fit the data. Specificity cannot be calculated without results for people who do not have the disease.
復習に使う資料
例題で練習する ↑2. 陽性的中率 — 解答・解説
In a screening study, 90 true positives and 10 false positives are observed. What is the positive predictive value?
- 10%
- 50%
- 80%
- 90%
- 100%
正解：D. 90%
日本語の解説
陽性的中率＝真陽性÷検査陽性者全員。90÷(90＋10)＝90%。検査陽性の人を出発点に、実際に疾患がある割合を求める。
ほかの選択肢を確かめる
10%は陽性者のうち偽陽性だった割合。ほかの数値は人数に合わない。感度と異なり、陽性的中率の分母には偽陽性が入る。
Explanation
Positive predictive value = true positives / all positive tests. Thus, 90 / (90 + 10) = 90%. It is the proportion of positive test results that represent true disease.
10% is the proportion of positive tests that are false positives. The other percentages do not match the counts. Unlike sensitivity, positive predictive value includes false positives in its denominator.
復習に使う資料
例題で練習する ↑LEARNING GOALS
学んだ内容を、自分で説明する。
大学の試験で必要な計算と結果の説明を確認します。数値を公式に当てはめる前に、分母・比較対象・研究の条件を整理します。
- 研究デザインとバイアス
- 検査指標・リスクの比較
- 図表・統計結果の解釈
授業では、自分で思い出す、図にする、問いに答える時間を設けます。講師と考え方を確かめ、説明しきれなかった部分を学び直してから、条件を変えた問題に取り組みます。
WHAT YOU STUDY
生物統計学・疫学で学ぶ主な内容
データの要約と分布
データの種類、平均・中央値、分散・標準偏差、確率分布を学びます。図や数値が何を要約しているか、外れ値でどう変わるかを考えます。
推定と検定
標本と母集団、信頼区間、仮説検定、p値、検出力を学びます。計算と一緒に、結果から言えることと言えないことを言葉で説明します。
研究デザインとバイアス
コホート研究、症例対照研究、横断研究、介入研究を比較します。交絡、選択・情報バイアスなどが、結果の解釈にどう影響するかを考えます。
検査とリスクの指標
感度・特異度、予測値、相対リスク、オッズ比、絶対的な差を学びます。分母と比較対象を明確にし、同じデータを複数の指標で読みます。
ACTIVE LEARNING
考えて、説明して、解いて学ぶ。
知識を思い出す練習と、その知識を使って考える練習を組み合わせます。解答だけでなく、そこに至る理由も講師と一緒に確かめます。
文章から表を作る
設問に登場する集団、曝露、結果を整理し、2×2表などへ置き換えます。各セルと分母を説明してから指標を計算します。
数字を文章で説明する
算出した指標や信頼区間の意味を、自分の言葉で述べます。統計学的な差と、その差の大きさや実際の意味を分けて考えます。
研究を読み比べる
同じテーマでも研究の対象や方法が違う例を比べます。結論が違う理由を、交絡やバイアス、測定方法から検討します。
EXPLAIN & APPLY
口頭試験と応用問題で、理解を確かめる。
英語で説明し、追加質問に答える
研究の設定を英語で要約し、対象集団、比較対象、結果の指標を説明します。バイアスや交絡についての追加質問にも答え、結論の範囲を明確にします。
知識をつなげて、問題を考える
研究の図表や検査結果から、指標を計算して意味を説明します。相対的な差と絶対的な差、関連と因果を区別し、数字だけで結論を決めない読み方を学びます。
上記は授業での学び方の例です。解説は日本語または英語で行い、口頭試験の練習では大学で使う英語の用語・表現も身につけます。
CHECK YOUR UNDERSTANDING
こんな問いに、自分の言葉で答えます。
- この指標の分母は、どの人たちですか。
- 検査の特性が同じでも、対象集団が変わると何が変化しますか。
- 観察された関連から、原因だと結論づけられますか。
LET’S TALK授業や試験について、
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