医学实验动物学论文

动物医学的论文

动物医学,也可译为兽医学,但是与兽医比较应用更广泛一些。下面请看我带来的动物医学论文！

渔业执业兽医资格考试制度的建立，是深化我国新型水生动物疫病防控体系的重要措施，是推进渔医职业化发展、行业化管理的基本方向，也是加强水生动物医学专业人才队伍建设的关键环节[1]。2013年4月，为了推行渔业执业兽医资格考试制度，适应国家加大水生动物疫病防控体系建设，我国首个水生动物医学本科专业被教育部批准设置于上海海洋大学，国内其他水产高等院校内部也开始尝试该专业的建设。作为一门新本科专业，水生动物医学专业教学必须主动适应新形势，科学设计专业教学定位和人才培养模式，不断创新教学理念，让水生动物医学专业高等教育更好地服务于社会。因此，如何进行有效的专业教学，利用有限的教学时间达到更好地教学效果，提高学生技术水平与就业能力，无疑是摆在当前水产高等院校面前的一大难题。鉴此，该文在分析水生动物医学专业教学特点的基础上，从教学内容设置、教学方法、师资队伍建设、实践技能培养、教学效果评价等方面阐述了水生动物医学专业教学的创新措施，以期促进我国水生动物医学教学质量的提高。

1 水生动物医学专业教学的特点

传统的水产类专业教学理念认为，水产类专业教学必须十分强调对学生基本专业理论知识与实践技能的培养[2]。因此，水生动物医学专业教学在这种传统教学理念的影响下，在开展专业理论课程教学的基础上，以规范的实践操作技术的培养与训练为重点，通过基础型的验证性试验使学生具有较扎实的水生动物医学相关技术，尤其是加强了实践教学环节。水生动物医学专业实践教学是一个开放的教学体系，具有环境依赖性，受季节、气候、地域等环境因子的影响，实践教学场所包括实验室、学校实习基地、水产企事业单位、水产研究所等，与理论教学系统、生产实践系统、科研实践系统、社会实践系统都有着广泛、直接、紧密地关联。目前，水生动物医学教学主要具有以下几个特点：

（1）更加突出实践教学的重要性和必要性；

（2）注重学生操作技能的培养；

（3）注重教学内容的实用性和科学性；

（4）实验教学具有规范性、程序性与环境依赖性。

2 水生动物医学专业教学的创新措施

水生动物医学作为一门新增的本科专业，在教学与人才队伍培养上面临着前所未有的机遇与挑战。尤其是长期以来，实践教学环节不仅未引起水产高等院校的足够重视，教学内容陈旧，无法反映生产新技术和科研新成果，教学体系不合理，实践教学基地零散，基础设施建设和设备投入不足；实践教学师资多以纯理论型师资为主，缺乏实践锻炼。随着招生规模的扩大，学生就业形势更加严峻，而学生就业能力亟需提高，尤其是学生的实践能力、创新能力。如何进行有效的专业教学，利用有限的教学时间达到更好地教学效果，提高学生技术水平与就业能力，是水产高等院校办好该专业必须面和和亟需研究的问题。

（1）水生动物医学专业教学必须以渔业执业兽医资格考试制度为准绳

2011年我国开始正式实施渔业执业兽医资格考试制度，并将考试科目分为基础科目（包括兽医法律法规与职业道德、水生动物解剖组织及胚胎学、动物生物化学和水生动物生理学）、预防科目（包括水生动物免疫学、水生动物病原生物学、水生动物公共卫生学）、临床科目（包括水产药物学、水生动物病理学、水生动物疾病学）和综合应用科目（包括水产养殖生态学、饲料与营养学）。渔业执业兽医资格考试制度的实施使水生动物医学专业教学有了制度保障。因此，水生动物医学专业教学内容应参考渔业执业兽医资格考试的考试科目开设课程与教学内容。本着“厚基础、重专业、高素质、强实践”的原则，根据渔业执业兽医资格考试所涉及的`内容确定课程，并对水生动物医学专业课程建设及其合理性不断进行科学详细的审定，尽量使所开设课程与国家规定的渔业执业资格考试科目保持一致性。此外，还要根据我国高等教育客观实际要求和水生动物医学专业特色，合理分配公共基础课、专业基础课、专业课、选修课的比例，在不增加课程理论学时的基础上，将渔业执业兽医资格考试大纲中规定的考点纳入课程学习标准，融入到课程教学中。

（2）水生动物医学专业教学必须借鉴相关学科先进的教学方法

教学方法的改革既是教学改革的重点，也是教学改革的难点。水生动物医学专业刚刚增设，缺乏专业教学方法与经验，因而在具体的教学过程中，要借鉴水产养殖、动物医学等相关专业先进的教学方法，积极实施案例教学与PBL教学方法相结合，采用启发式教学和讨论式教学，激发学生的学习兴趣，调动学生主动学习的积极性，充分发挥学生的主观能动性。尽量选用自编讲义，将相关科研成果、临床实践经验引入到课程教学中，使基础理论教学与实践教学更好的结合，同时利用现代教学技术手段，以文字、影像、声音及视频等多种方式展现教学内容，以各种病例通过多媒体再现，让学生有一种身临其境、亲身感受的体验，使学生通过视觉和听觉获得知识，加深学生记忆。营造良好的学习氛围，鼓励积极思考，强调以问题为基础，调动学生积极性，提高学生独立思考和解决问题的能力，达到更好地教学效果。

（3）水生动物医学专业教学必须加强水生动物医学专业师资队伍培养和建设

水生动物医学专业的增设是以加大我国水生动物疫病防控体系建设，推行渔业执业兽医资格考试制度，培养水生动物医学专业人才为目标的，其本身具有实验性和应用型非常强的特点。因此，专业授课教师必须具有较高的实践技能。在保证提高教学能力的前提下，应积极鼓励教师到基层单位（企业、水产技术推广站、水产研究所等）中去，规范渔业执业兽医行为，提高水生动物疫病防控能力，指导并与学生一起参加基层生产活动，充分提高自身的实践技能和临床经验，建立“双师型”师资队伍。此外，学校也要建立相应的人才培养制度鼓励教师走出校门，走进基层，鼓励教师参加各种培训班和学术会议，开阔教师的视野，提高教师的专业素养。

（4）水生动物医学专业教学必须注重培养学生的实践操作技能

水生动物医学是一门实验性和应用型很强的学科[3]。运用理论知识解决临床实际问题是水生动物医学专业教学的重点。因此，教学中不仅强调理论与实践有机结合，还要在理论教学中注重病例的运用，开展现场方式教学，提高学生分析问题和解决问题的能力。此外，还要加强校企、校地合作，尤其与水产发达地区或企业建立实践教学基地，适当延长实践教学时间，避免流于形式，学生到实践教学基地和学校实习基地参与临床疾病的诊断实习至少要一年以上，并建立课余实践教学体系，成立以生产实践为目的的实验研究型课题小组，充分利用暑假参与渔业执业兽医行业相关的各类活动，不定期开展水生动物流行病学调查、科技服务，定期开展科技竞赛和专业技能大赛等实践活动，培养学生的实验操作和实践能力。

（5）水生动物医学专业教学要建立多元化的教学评价方式

教学评价作为检验教师教学效果和学生学习效果的一种重要手段，是教育教学中的一项重要的基础性工作。在理论考核上，按照渔业执业兽医资格考试大纲要求，结合教学大纲，更新理论考试内容，变换考试题型，增加临床实践考试题目和病例分析题目，尽量做到内容全面，重点突出，增强学生分析临床问题与解决实践问题的能力。同时，遵循职业技能鉴定制度加大学生实际操作技能考核的比例，技能操作成绩至少占40%总成绩。这样的考核方式既能进一步加强培养学生的实际操作能力，使学生把所学理论与实践有机的结合在一起，在实际中寻找问题，培养独立解决问题的能力，又能为学生提供探索的机会，鼓励学生独立思考，培养学生的创新意识和创新能力。

4 结语

我国水生动物医学研究水平低，起步晚，再加上水产养殖业具有多年的文化积淀，存在着养殖格局、生产方式、经济水平等障碍，无形制约着我国水生动物医学专业教学的发展。然而，通过借鉴国内外相关专业的成功经验，不断跟踪国内外先进的研究成果，及时调整教学内容、教学方法、师资队伍、实践技能培养方式、教学效果评价方法，水生动物医学专业教学与人才培养体系必将逐渐建立与熟化。我们相信，我国水生动物医学专业人才培养体系必将逐渐为国家培养一批专业的渔业执业兽医队伍，切实提升我国水产养殖病害临床防控水平，拉近与发达国家的距离。

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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