实验动物学课程论文

大学普通动物学的不同教学方法分析论文

1 讲好绪论，事半功倍。

绪论课是指每门学科正式教学开始前的前言课、简介课、概论课、导人课。其内容主要是对该学科进行综合性的概括和介绍，使学生对这门学科有一个总体的、大概的认识。绪论课重点讲述 3 个方面的内容，可以用三个英文疑问词 What, Why, How 来说明，第一方面的内容是：介绍什么是动物学 （What），其间穿插动物学的发展历史，教师通过对动物学发展历史的讲解，不仅可以使学生明确动物学是如何发展起来的，还可以通过对其中的主要贡献者的简介，让学生为他们献身科学的精神所打动，进而产生学习该课程欲望和内在动力。在此同时简要介绍各章节的关系，构建课程整体的学习框架；第二方面的内容是介绍动物学对科学发展及生产实践的意义，也就是为什么学（Why），这部分内容也是让学生产生兴趣的所在，课程中单纯的知识点往往很抽象，如果把生产实践中是如何利用动物学知识的，讲解透彻，是可以让学生产生浓厚的兴趣的。第三方面的内容是针对动物学这门科学自身的特点，给出这门课程的学习方法，也就是如何学（How）。学生通过了解该学科的学科特点、学习方法和教学内容，为今后教学过程中师生的良好沟通与配合奠定了基础。绪论课是是第一堂课，俗话说“好的开始是成功的一半”,学生往往会通过这堂课对任课教师有一个初步的认定，如果任课教师知识渊博，旁征博引，学生对教师有了信任之后，就能达到“亲其师，敬其人，信其道”的目的[1].这样通过绪论的讲解，学生不仅构建了动物学学习的框架，更重要的是对动物学产生了浓厚的兴趣。

2 反转课堂，人人参与。

反转课堂是伴随着信息化时代的到来而产生的新型教学模式。早在 19 世纪初，美国西点军校就进行过相关尝试，只是未引起关注，这在当时的技术手段和资源背景下是可想而知的[2].直到 2007 年，随着计算机技术的发展与成熟，孟加拉裔美国人萨尔曼·汗 , 他将自己录制的教学视频传到了 网站上 , 结果数以万计的学生通过网络参与了他的课程学习。之后科罗拉多州林地公园高中的化学教师乔纳森·伯尔曼和亚伦·萨姆斯则进行了颠覆传统课堂的尝试 , 他们把结合实时讲解和 PPT 演示的视频上传到网络 , 让学生在家中或课外观看视频中教师的讲解 , 把课堂的时间节省出来进行面对面的讨论和作业的`辅导[3].针对我们自己学生的特点，笔者也尝试进行了反转教学，但是发现，如果把一整章的内容完全交给学生课前预习，上课由学生讲解讨论的话，因为每位同学课后所用的时间不同，理解也不同，效果并不好。如果只固定某一个问题进行反转课堂的话，效果就会好很多，例如在讲解完了原腔动物后，教师在课堂上已经给学生讲解了各种类型的寄生虫，并针对寄生虫适应寄生生活这一问题进行了渗透，将学生分为几组，让他们课后理解总结寄生虫是如何适应寄生生活的这一问题，做成简单的 PPT 形式，上课时分组讲解讨论。这样就解决了对学生难易适中的问题，非常容易激发学生的参与率。通过反转课堂，教师非常容易抓住学生学习该知识点过程中的难点，有利于针对性的指导。这种组内合作，组间竞争的机制，活跃了课堂气氛，提高了学习效率。

3 教法灵活，寓教于乐。

早在二千多年前 , 我国古代教育家孔子就曾经说过 :“ 知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”说明乐知是获取知识的最高境界。

古罗马的贺拉斯在谈到文艺的功能时 , 明确提出了著名的“ 寓教于乐”的原则，要求教师在教学的过程中要将各具特色的学科内容融入到丰富多彩的教学活动中去[4].动物学本身就是一门趣味性很强的课程，教师要摆脱单纯的知识灌输，多结合社会生活的实际运用，让学生感到知识的生活功能 , 以实用的需要激发他们的兴趣 , 刺激他们的新奇感和求知欲。比如讲血吸虫及其他寄生虫对人类的健康的危害，可以激发学生学习的迫切性。另外，充分利用学生的好奇心，例如再讲鱼类的时候介绍鱼类为什么“死不瞑目”等等，介绍原生动物疟疾的时候，穿插介绍我国三位学者献身做试验，用人工感染的蚊虫叮咬，首次以实验方法证明了长潜伏期间日疟在我国存在的事迹，并获得了长潜伏期具体时间的精确记录。这样学生满怀着好奇心在听故事的轻松气氛中获得了知识，同时被科学家献身科学的精神打动。通过这些新颖、生动的形式扩大了学生视野，诱发学生学习的兴趣。学生对学习充满乐趣的前提下 , 学习效率自然就会提高很多。

4 学生互评，促进发展。

课程考核是课程教学质量检验与反馈的手段，也是课程教学的重要环节之一。单纯的终结性考核越来越显示出其弊端，无法公平公正的考核学生；而且以往的课程考核从考题的设计、考核的实施到考核结果的处理，都是由任课教师独自完成，学生只能被动地接受考核，致使学生学习的主观能动性不强[5].老师对学生的了解相比学生之间的了解有一定的片面性，而学生互评可以让学生有效地参与到考核的环节中，更可能给出代表学生本课程学习水平的成绩。针对本文第二部分的反转课堂，给出任务模块后，小组内成员分工合作，每人完成任务的一部分，最终合在一起进行答辩。其他小组对答辩小组进行评价考核。由于组内成员的分工合作，大家对组内每位同学任务的完成情况进行评价考核。最终每位同学得到 2 个成绩，1 个是其他小组给本小组的成绩，小组内每位成员相同；第二个是小组内其他成员给的成绩，每位同学不尽相同。这样实行一段时间后，由于学生本人不想拖小组后腿，组内其他成员为了获得较高的小组分数，也会会督促小组内同学完成好自己所分任务，所有同学的积极性都有所提高。

5 结语。

教学本身就是一门复杂的艺术，如何针对本门课程的特点，将各种教学方法有机地结合在一起，与时俱进，构建良好的教学氛围，激发学生的积极性和创造性，是每位教师一生修不完的课程。

参考文献：

[1] 杨卓娟 , 杨晓东 . 关于高校课程绪论教学的思考 [J]. 中国大学教育 ,2011（12）：39-41.

[2] 席亚彬 . 浅谈反转课堂在高职院校中的应用 [J]. 教育教学论坛，2015（16）：101-102.

[3] 刘晓路 , 邢立宁 , 杨振宇 , 孙凯 .“ 反转课堂”教学模式的实践与思考 [J]. 时代教育 ,2014（05）：63.

[4] 陈德群 . 论“寓教于乐”的教学 [J]. 内江师范学院学报 ,2008（23）：125-126.

[5] 罗三桂 , 刘莉莉 . 我国高校课程考核改革趋势分析 [J]. 中国大学教育 ,2014（12）：71-74.

口腔医学专业学生主要学习口腔医学的基本理论和基本知识，受到口腔及颌面部疾病的诊断、治疗、预防方面的训练，具有口腔常见病、多发病的诊断、修复和预防保健的基本能力。以下是我为大家收集的关于研究实验动物在口腔医学研究中的应用的 论文 ，希望大家喜欢!

论文摘要： 医学实验动物学科是医学发展重要的基础和支撑条件，口腔医学的各项研究也都建立在动物实验的基础上。近年来，许多口腔疾病的研究都在短期或长期建立各种口腔疾病实验动物模型，用于各种口腔疾病的病因分析和诊断治疗等研究。

论文关键词： 实验动物口腔医学构建动物模型

当今的时代是生命科学迅猛发展的时代,也是科技创新的时代。实验动物学科作为生命科学特别是医学研究重要的基础和支撑条件,其本身的创新程度对人类健康事业的持续发展具有重要的作用[1- 3]。动物实验在医学研究中有着重要的意义,是医学研究中的重要方法[4]，几乎可以说，在医药学、生命科学研究领域内，每一项重大成果都要应用实验动物。近年来，我国实验动物得到不同水平、不同层次、全方位立体发展，成为现代科学发展不可缺少的重要基础条件。实验动物在口腔医学科研中的作用是多方面的，首先，在医学生物学方面: 借助于实验动物来完成各种实验，用以探索疾病的起源,研究各种疾病与衰老的机制，攻克各种疾病，有利于更准确、更全面、多方位、多层次地了解各种口腔疾病;其次，在制药工业方面:新的口腔用药品必须用大量的动物实验进行严格的安全性和有效性评价,对包括啮齿动物、犬或猴等不同进化程度动物进行实验，以证明对机体是否安全可靠。

目前常用于口腔医学科研的实验动物包括大鼠、兔、犬、小型猪等，现就目前常见口腔医学实验动物应用作一综述。

1 大鼠

大鼠口腔的上下左右各有3 颗磨牙，其口腔内部组织的结构、组织病理学都与人类近似，如齿龈沟内上皮表面有角化存在，其口腔内的病原体、菌斑形成及其滋生繁殖等与人类口腔相似。患各种口腔疾病时，其病理学特征也类似人的口腔组织病理，所以，大鼠作为口腔疾病模型在口腔医学科学研究中的应用十分广泛。

建立实验性牙周炎动物模型刘颍凤等在大鼠尼古丁实验性牙周炎动物模型建立的实验[5]中就用36 只SD 大鼠,丝线结扎上颌右侧第二磨牙颈部, 左侧未结扎作为自身对照。

采用组织学、Micro- CT 方法观察大鼠牙周破坏情况。实验证实牙颈部丝线结扎方法可成功地建立牙周炎实验模型,腹腔注射尼古丁可致加重大鼠牙槽骨丧失。陈金富[6]等在齿龈内阿米巴引起牙周病及其致病机制研究中，也应用大鼠感染阿米巴原虫来构建研究所需要的动物模型。

建立复发性口腔溃疡(RAU)实验动物模型王婷等[7]选用SD 大鼠观察双黄清口胶囊对口腔溃疡的治疗效果。将大鼠分为双黄清口胶囊高、中、低剂组，阳性对照组和空白对照组，连续灌胃给药14 d，进行药效学实验，得出结论为双黄清口胶囊能促进口腔黏膜溃疡的恢复，并具有较好的抗炎止痛作用。张彦表[8]等也以大鼠建立RAU 动物模型，探讨参芪扶正注射液对RAU 大鼠TNF- α、NF- κ B p65 表达的影响。并得出参芪扶正注射液对RAU 大鼠有治疗作用，其机制可能与抑制炎性细胞NF-κB p65 的活化及减少炎性细胞因子的分泌有关的结论。

2 兔

和其他啮齿目动物不同，兔有6 颗切齿，它多了一对小切齿，其上唇分开，左右两侧分别与同侧鼻孔相连。兔是骨折愈合和骨缺损修复研究的常用备选动物，尽管兔下颌骨的解剖与人存在一定的差异，如下颌角处骨皮质薄，下颌骨骨质脆，易劈裂，血运相对较差，下颌体由各牙根充斥，可用骨质不多等[9]。但由于兔繁殖、饲养以及麻醉、解剖等问题的资料都已比较成熟，适用于大样本动物模型研究，又能很好模拟人类的骨折和骨缺损的修复，所以常常应用于下颌骨的治疗研究中。刘瑞峰[10]等就以家兔为实验动物模型，行双侧下颌骨骨切开术,采用内置式牵张器对双侧下颌骨同时进行牵引，研究家兔下颌骨延长术后新生骨回缩情况，确定牵张器的拆除时机。荣小芳[11]等选用30 只健康成年日本大耳白兔建立了兔下颌骨临界骨缺损人工材料植入的动物模型，并在此基础上研究人类骨折愈合和骨缺损的修复等相关问题，收到良好效果。

3 犬

生物医学动物实验研究论文

1实验设计

在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。

实验的偏倚和控制

偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。

减少偶然性的潜在影响

偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。

实验设计的要素

要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。

实验设计的原则

为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。

生物医学中常用的实验设计类型

如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。

2生物医学动物实验的描述统计学

生物医学实验资料的类型

生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。

统计描述指标

描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。

3生物医学动物实验的假设检验

生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。

检验方法的选用依据

资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。

正态性检验及拟合优度检验

统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。

方差齐性检验

连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。

单侧检验与双侧检验

检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。

多重比较及多重性问题

生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。

观察值或实验对象的独立性

许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。

历史对照数据的应用

某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。

假设检验的局限性

首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显著性差异（P=）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异（P<）。由此可见，统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。

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