动物药残留毛的显微鉴定研究论文

那得查文献吧，虽然我可以把我的数据给你，但也不能写到你论文里啊

我国生药学的研究进展我国古代在本草学方面有着光辉的成就，到16世纪末期李时珍的《本草纲目》问世，本草学的发展达到极盛时期。以后发展比较缓慢。本世纪初期，开始结合分类学的知识对《本草纲目》等书中的动植物进行学名考订。我国生药学的教学和研究到30年代由赵燏黄(1883～1960)开始。赵氏于1934年与徐伯鋆合编了《现代本草学——生药学》上卷，1937年叶三多编写了《生药学》下册。这两本书是当时介绍近代生药学的中文著作，也是生药学课程的教材。新中国成立后，在党的中医中药政策指引下，中医中药事业得到发展，药学院系的生药学课程得到加强，各省市先后设立了中医学院中药系和中医药研究机构，并在药品检验所内成立中药室，加强了教学、研究和质量检验工作。50余年来，我国中医药科技工作者对中草药开展了多学科的研究，取得了显著的成就。资源调查及整理1949～1979年间，我国的生药学研究比较集中于中草药资源和经验鉴别的调查整理和研究，陆续编写出版了《中药鉴定参考资料》第一集（1958）、《中药材手册》（1959）、《中药志》（1959～1961）、《药材学》（1960）等书籍。其后于1970～1975年间掀起了群众性的中草药运动，各地医药卫生人员上山下乡，调查采集中草药，为农民防治疾病。在此过程中，编写了数以百计的地方性中草药手册；并经整理研究，为农民防治疾病。在此过程中，编写了数以百计的地方性中草药手册；并经整理研究，编写出版了《全国中草药汇编》及彩色图谱（1975～1977）、《中药大辞典》（1977）、《中草药学》中、下、上册（1976、1980、1986）、《中药志》第二版Ⅰ～Ⅵ册（1979、1982、1984、1988、1994、1998）。这一时期调查总结的对象由常用中药扩大到民间药，中草药数量有很大增加，内容也较前丰富。此后又相继出版了《新华本草纲要》（1988、1990、1991）、《中国本草图录》（1988、1990）、《中国民族药志》、《中药资源学》（1993）等。1982年，国务院作出关于对全国中药资源进行系统地调查研究，制定发展规划的决定，全国于1983～1987年间组织专业队伍，开展了中药资源普查工作，取得了丰硕成果，1994年编写出版了《中国中药资源丛书》，它包括《中国中药资源》、《中国中药资源志要》、《中国中药区划》、《中国常用中药材》、《中国药材地图集》和《中国民间单验方》，是一套系统的中药资源专著，有很高的参考价值。通过资源普查和专题研究，基本摸清了天然药物的种类、分布和民间应用情况，已知种类12807种，其中植物11146种，动物1581种，矿物80种，植物来源的占87%，药用植物较集中、种类超过100种的科有毛茛科、大戟科、蔷薇科、豆科、伞形科、萝藦科、茜草科、玄参科、菊科、百合科和兰科。在调查研究工作中，各地相继发现了许多丰富的新药源。如新疆的紫草、甘草、贝母、阿魏、蛔蒿，青海的枸杞、党参，西藏的胡黄连、大黄，青海和西藏的东莨菪属植物，云南的砂仁、诃子、马钱子、儿茶、芦荟，广西的安息香，广东和广西的降香、苏木、土沉香、萝芙木、羊角拗，东北地区的缬草、鼠李皮、野生麦角等，其中不少品种过去是依靠进口的。此外，对作为甾体激素类和避孕药物合成原料的薯蓣属植物，也进行了广泛的调查研究，为制药工业提供了可靠的资料。随着研究工作的开展，《中华人民共和国药典》（简称中国药典）收载药材的数量续有增加。中国药典1953年版收载药材78种，1963年版增至446种，1977年版收载中草药（包括少数民族药）、中草药提取物、植物油脂及一些单味药制剂共882种，1985年版收载713种，1990年版收载784种，1995年版收载920种。1993年起相继出版《中国药典》英文版。栽培与饲养新中国成立后，科技人员对一些重要中药材的栽培技术进行了深入研究。药用植物引种、野生变家栽的研究取得较大的进展，全国重要的植物园和药用植物园，已引种药用植物4000余种；目前我国家种的大宗中药材达150余种。已运用杂交、诱变、多倍体、试管受精、原生质融合、花药培养等生物学技术，获得浙贝、元胡、地黄、吴茱萸、薄菏、枸杞、乌头、薏苡仁、百合、猪苓、虫草等高产优质的新品种。许多重要的进口药材也引种载培成功，例如西洋参、白豆蔻、丁香、番红花、胖大海、非洲萝芙木等，不少已经达到了大面积生产的规模。1993年我国第一座药用植物种质资源库也在浙江省中药研究所建成。一部由中国医学科学院药用植物资源开发研究所主编的有关栽培方面的大型科学著作：《中国药用植物栽培学》，已由中国农业出版社出版(1991年)。一些珍贵的动物性药材，已研究了它们的饲养方法：例如麝、熊、蝎子、蛤蚧、中华鳖等。已成功地进行了饲鹿锯茸、养麝取香、活熊引胆、河蚌育珠等工作。一些近代的生物技术方法也开始使用，例如人参、西洋参、三七、紫草、延胡索、甘草及山莨菪等的组织培养技术。对一些菌类来源的中药，如冬虫夏草、灵芝及蜜环菌等，研究了它们发酵培养技术并已形成了一定规模的商品生产。近年来，开展中药材无公害栽培技术的研究，生产绿色中药材已在山楂、金银花等中药材方面取得了成功的经验。中药鉴定和质量研究中药品种繁多，产地广阔。由于历代本草记载、地区用药名称和使用习惯的不同，类同品、代用品和民间用药的不断出现，中药材的同名异物、品种混乱现象普遍存在，直接影响到药材质量。所以对来源复杂的常用中药材进行系统的品种整理和质量研究，是保证和提高药材质量，促进中药标准化，发展中医药事业的重要课题。另一方面，对多来源药材的比较研究，也可为开发利用新药源提高科学依据。六·五期间（1980～1985年），国家医药管理局将中药材同名异物品种的系统研究列为局级课题，其中贝母、金银花、大黄、石斛类的研究取得可喜成果。在此基础上，增加研究种类，扩展研究深度、广度和提高研究水平，经论证将常用中药品种整理和质量研究列入七·五（1986～1990年）国家重点科技攻关项目，本课题分南、北两个协作组，共研究常用中药材123类（专题）。各类专题统一按共同制定的主要内容和技术方案为目标，运用多学科手段对多来源中药材进行系统研究，即在查阅国内外文献和已有研究的基础上，在全国范围内进行药源调查，采集原植物标本，作分类学鉴定；收集对口药材和商品，作性状、显微和理化分析；并进行化学成分和药理作用研究，全面的做出品质评价。经过5年的研究，已经完成，大多数专题达到国内外先进水平。该项研究规模之大，研究的广度和深度及所取得的成果均是前所未有的。研究成果对澄清混乱品种，提高鉴定技术水平，保证药材质量，保证用药安全有效，修订、制定药品标准，开发利用新药源，均有重要的科学意义和实际应用价值。该项成果已以《常用中药材品种整理和质量研究》专著陆续出版发行。在七·五攻关课题工作的基础上，经论证将常用中药材品种整理和质量研究继续列入八·五（1991～1995）国家重点科技攻关项目，对另外100种类（专题）常用中药材进行深入、系统的研究也已经完成，专著即将出版发行。在上述工作的基础上，继续进行九·五国家重点科技攻关课题中药材质量标准的规范化研究（1996～2000年），最终建立80种常用中药材国际参照执行的标准。2000年1月又开始启动后期70种。提倡生产和使用到地药材是历代中医药学家用以控制药材质量、保证临床疗效的行之有效的方法。1997年国家自然科学基金委员会将中药材道地性的系统研究列为重点课题，选择赤芍、金银花等7种公认具有道地性的药材为研究对象，运用多学科、多指标、客观化的手段，对同一物种道地及非道地产区的药材，在整体水平、细胞水平、分子水平上的识别特征以及药效与质量关系进行研究，揭示生物多样性、药用部位变异性、DNA多态性以及生态环境之间内在联系的自然规律，应用现代科学技术和生物技术综合研究道地药材的道地性，为确定道地药材基地化、集约化、标准化生产提供科学依据。该项目将于2002年完成。1999年国家自然科学基金委员会将种植资源在优良中药材生产中的调控机理研究列为重点课题。在国家重点课题进行的同时，各地有大量的研究论文发表，对多种中药进行了资源调查、性状鉴定、显微鉴定和理化鉴定等研究（详见徐国钧院士的系列综述-我国近年来生药学研究进展）中草药活性成分研究据不完全统计，截至1994年，大约已对200种中草药进行了较详细的化学与药理学方面的研究，并鉴定了600余种药理活性成分。近年还从常用生药和民间药中分离到多个治疗老年期痴呆、防治心血管疾病、抗肿瘤、抗艾滋病毒、抗肝炎、抗过敏、抗脂质过氧化、降血糖、止血、抗菌、消炎和免疫促进等活性成分。中药活性成分的研究对于阐明中药治病的物质基础、中药的标准化和质量控制以及新药开发均有重大意义。中药炮制研究中药炮制的目的是去除或减少药的毒性或副作用，以及增加药物的疗效。大约有70多种中药的炮制技术已经研究，揭示了许多加工炮制的原理。例如，乌头炮制减毒是由于双酯型生物碱水解为相应的单酯型生物碱及胺醇。乌头子根经过加工便是常用中药附子，它的毒性已经大大的降低，而且它所含有对心血管系统起作用的有效成分便能发挥效能。又如许多含有生物碱的中药常常采用醋制的炮制法，是由于碱与酸中和形成了生物碱的盐，其能增加水溶性并增加煎剂的疗效。目前已对500余种中药的传统炮制方法进行了整理和总结，编写出版了：《中药炮制经验集成》和《历代中药炮制资料辑要》等专著。近年来，采用化学、药理学等方法，在中医理论指导下，研究中药炮制的原理，对比中药炮制前后药效成分和药理作用的改变，不但对改革炮制工艺、制定中药炮制品的质量标准有意义，而且将通过此种研究，逐步建立起临床炮制学、炮制工艺学、炮制化学、炮制药理学等中药炮制学的新型分支学科，促进中药炮制学的发展与提高。现代生物技术在生药研究中的应用DNA分子标记技术用于中药质量研究只是近四、五年的事。1994年香港中文大学邵鹏柱实验室首次报告利用AP-PCR技术对人参及西洋参的鉴定，次年他们又报道利用RAPD技术对人参及伪品的鉴定。随后中国香港、大陆、台湾以及日本等国家和地区的研究人员相继从事这方面的研究。应用主要包括以下几个方面：一是DNA分子标记技术在植物进化、分类、鉴定中的应用，研究的品种有：4种甘草（RAPD）、铁线莲属7种植物（RAPD）、木蓝属8种植物（RAPD）、淫羊藿属8种植物（RAPD及PCR-RFLP）、黄芪属14种植物（PCR-RFLP）、人参属12种植物（PCR-RFLP、测序）、橘属9种植物（测序、探针）。二是DNA分子标记技术在在中药材鉴别中的应用，研究的品种有：人参、西洋参及伪品（RAPD、测序、探针）、地胆草及混淆品（RAPD）、蛇类（RAPD）、海马类（测序）、龟板、鳖甲（测序）、甘草（RAPD）、鸡内金类（测序）、紫河车（测序）、鹿鞭及伪品（测序）、贝母类（测序、PCR-RFLP、探针）。三是DNA分子标记技术在研究种内变异中的应用，研究的品种有：冬虫夏草（RAPD）、苍术、白术（RAPD）、当归（测序）等。新药开发近年来，大约有200多种新药是直接或间接地从中药开发而来。其中有近半数是单个中药或从其有效成分，有效成分的衍生物或中药的有效成分部位，或甚至中药的全提取物；另有超过半数是从中药复方中开发出的新药。海洋药物研究海洋是生命的发源地，物种复杂多样，约有50万种动物，13000多种植物，约占地球资源的80%，是有待开发的宝藏。例如从10种珊瑚中发现43种新化合物，10种海绵中发现39种新化合物。海洋生物所含的化学成分结构新颖、复杂，常具有较强的特殊生物活性，是人类未来开发新药的原料基地。此外，对民族药研究开发利用，也取得不少成绩。我国是一个多民族的国家，各民族都有自已悠久的历史，对人类的医药事业都作出了自已的特殊贡献（详见教科书第十一章）。如上所述，新中国成立后，特别是近10余年来，我国生药科学的发展较快，成绩是显著的。但是，中药的研究是一项复杂的系统工程，领域广泛，涉及学科多，难度大，周期长，需要多部门、多行业、多学科、多层次、多方位互相配合，分工协作，共同努力。按照科学技术是第一生产力的指导思想，在突出与发扬中医药传统特色和优势的前提下，依靠现代科学技术，对中药进行系统化研究，在不久的将来开发更多的中药合法进入欧美国际市场，为人类健康作出应有的贡献。

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。

动物性样品中兽药残留的特点是：样品中残留物水平很低，样品基质复杂，干扰物质多，不易从样品中分离、纯化残留物。