动物医学论文
动物医学专业实验教学在本科人才培养过程中具有重要的地位和作用。下面是学习啦小编为大家整理的动物医学论文，供大家参考。
动物医学论文范文一：动物医学门类课程教学改革分析
摘要:组织胚胎学课程作为动物医学专业的基础课程，实验课程对于理论课程的辅助作用非常重要，研究主要区别于传统的实验教学模式，从教师、学生、教学手段、考核方式等方面入手进行实验课程的改革。通过改革后，可以提高学生学习兴趣、参与度，同时对于组织胚胎学的组织结构能够有更加深入的了解。
关键词:动物医学;实验;课程;教学;改革;组织胚胎学
动物医学门类的实验课程与其他理科项目的实验课程不同，需要用到动物实体或标本。组织胚胎学是动物医学专业的重要专业基础课程，是主要的形态学课程之一，是动物解剖学的内化和延伸。在教学过程中，通常包含理论课程和实践课程两部分，通过理论课程的讲述使学生对每个器官组织的形态有所掌握，实验课程则是对理论课所学的内容进行消化和吸收。通常的实验课程都是作为理论课程的辅助，但组织胚胎学课程是一门实践性质很强的课程，实验课程对学生知识的掌握非常重要。同时组织胚胎学又是微观形态学科，多数的概念是从具体的组织形态和结构中抽象出来的，不太容易为学生所理解和接受，这就要求动物组织学的实验课程要有所设计，灵活教学，以增强学生对概念理解、特征性记忆和学生能力等学习效果。
1传统的组织胚胎学实验教学方式
传统的实验教学模式通常都是以教师为中心，强调教师的主导地位，以教师讲授为主，学生观察为辅，学生按照教师的要求进行实验课程的学习，在教师讲述完一堂课程的教学内容、教学要求后，由学生使用显微镜进行切片标本观察。这种教学方式是最为简单，也是最为常用的。但这种教学方法不能充分调动学生的热情和积极性，学生就像流水线一样，将教师要求观察的切片，通过观察后将所观察到的切片标本的大致结构在纸上进行绘图，绘图后将结果交给教师检查。在这种模式下，学生只是被动地按照教师的提示和实习指导书的内容完成和说明所观察到的标本，不能调动学生的主观能动性和学习热情，而教师对学生实验课程的掌握与否最终只是通过学生提交的绘图来判断，这种方法会导致教师根据学生的绘图情况进行错误的判断，对理论课程的理解是十分不利的。
2改革实验课程模式，加强实践能力培养
针对于传统的组织胚胎学实验教学方式的弊端，同时为了贴近近年来教育部对人才质量培养的各项要求和对人才培养质量不断提高的要求[1]，本次实验课程教学改革紧紧围绕着如何提高学生的动手能力、实践能力的要求，实验教学方法改革内容包括如下几个方面。
2.1课程设置改革
组织胚胎学属于形态认知课程，理论教学和实践教学都很重要，像其他课程一样，理论课程学时多、实践课程学时少，对于课程的掌握是不利的，实践课程教学对提高整门课程的教学质量尤为重要;因此，从源头上课程设置方面就应入手，调整理论课程和实验课程的比例，大大提高实验课程的课时数是最有效的，正所谓“只要功夫深，铁杵磨成针”，调整实验课时数是最为合理有效的。
2.2从教师入手改革
教师对于课堂的重要性来说是毋庸置疑的。推进实验课程教学改革，首先要从教师入手。如何调动教师的积极性，发挥教师的主观能动意识，教师的主导作用对于课程改革来说，尤为重要。从教师入手，首先要求教师对于课程做到烂熟于心，并且要将这些知识通过多种多样的途径传播给学生，使学生能够接受并理解，产生浓厚的学习兴趣。学生产生兴趣后自然会根据自己的兴趣去学习，去挖掘，从而达到想要去掌握。其次，教师要对实验课程有计划，包括要求学生进行课前的预习，对理论课程进行理解，知道即将进行的标本观察是哪些内容?大体的形态结构是怎样的?有哪些特征性的结构?这些可以在上课时进行提问，从而知道学生是否进行预习和理论的理解程度如何。这样就避免在上课的时候要占用一部分学时对学生讲述实验课内容及如何进行操作，标本片子的主要形态结构是什么等等。学生主动掌握的肯定要比教师告诉的印象更深，且不会使学生产生依赖心理[2]。从教师入手，还要求在课堂上教师要对学生进行随堂指导，避免出现教师拿了一堆片子给学生，学生自己看不懂，找教师找不到的情况。另外，对学生指导，一定要体现指导的作用，而非自己代替学生操作，导致学生完全依赖教师，不重视实验，不能提高实验技能，更谈不上增强对理论知识的理解。从教师入手，要求实验教师要对学生进行严格要求。教师不严格要求，会造成学生不重视实验课程，认为实验课程可有可无，造成学生“重理论，轻实践”，抓好学生的思想转变是根本。
2.3从学生入手改革
教师课程准备得再充分，手段形式再多样，也需要有学生的配合。从学生入手，首先要从学生的思想入手，从学生的观念中彻底改变“重理论，轻实践”的思想。让学生了解组织胚胎学课程是一门实践性很强的课程，必须通过实验课程进行巩固，否则，空有理论不会知道具体的结构是什么样的。例如，在讲述“细胞膜”的结构时，常说“两暗夹一明”，如果不通过电镜观察，完全不明白这句话的意思是什么，由此学生可知晓实验课程对理论的辅助确实非常重要。让学生了解平时不学习、考试时突击的情况对于组织胚胎学课程是行不通的。只要学生思想上重视了，再加上教师的指导，多手段化教学，学生的动手操作自然就融入进课程教学了。
2.4多手段化教学改革
现在的学生真所谓是生活在信息大爆炸的时代，教师讲述的概念、知识准确与否，学生立刻就动手百度。再使用原始的上课方式势必没有新事物的使用让更加吸引学生。同时，组织胚胎学课程中存在大量的图片，需要让学生了解[3]。因此，在组织胚胎学的实验课程中有必要多使用现代化的技术手段。首先，随着计算机的普及，多媒体教学普遍被应用，这对于组织胚胎学来说是福音，教师不再需要使用投影或手绘来进行图片讲解，节省了大量时间。同时多媒体教学还可以使用声音、动画等手段来动态演示，有利于增强学生的理解和记忆。在实验课程中，使用了网络共享平台。给每个实验小组中配备一台电脑，同时，教师的电脑作为管理者平台，把每节实验课中所涉及到的普片制作成一个PPT，供学生共享，学生在上课的时候可以通过随时查阅幻灯片来找出所看切片的结构特点。建立微信群，把所有学生加入微信群中，教师在群内发一些组织图片，不告知学生是哪个组织的，由学生们根据理论知识、教科书以及网络，共同分析讨论组织图片的结构，必要时教师给出一些参考答案，最后得出结论，说出判断的结果及理由。这种讨论方式就不仅仅局限在课堂上，而是可以随时随地进行，现在的学生几乎是“机不离手”，且此种方法趣味性强，因此学生们参与度高，效果比较好。
2.5从考核方式上改革
传统的考核方式主要为单一报告形式进行实验课程考核，这种方式并不能完全反映学生真实的掌握情况;因此，考核方式必须改变。首先，改变实验课程及比例。实验课课程成绩所占比例改为占总成绩的40%，要学生充分了解及重视组织胚胎学的课程特点。实验课学不好，势必影响总体的成绩。其次，单一写报告，写好报告并不代表能取得好的成绩。教师的考核方式由教师看报告改为学生看切片，并描绘出切片的基本形态，采取一对一的考核方式。以口试和报告相结合的方式，来决定学生的实验课成绩。在此过程中教师能够了解学生的整体掌握情况，同时也能知道每位学生的掌握情况。虽然这样会增加教师批改作业的工作量，但会引起学生对实验课程的足够重视程度。同时，通过问卷调查，学生对此方式比较推崇，原因是避免了有的学生不掌握知识、抄袭别人的报告而取得比较高的分数。
3结语
综上所述，在组织胚胎学的教学过程中，根据这门课的课程性质，对于实验课程无论是教师还是学生都应该给予足够的重视。通过实验课程的学习，增强学生对理论课程的理解，进而提高学生的综合学习能力[4]。
参考文献:
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[2]刘苑.“讨论式”教学方法的理论和实践[J].华章(教学探索)，2007(Z2):40-41.
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[4]王丹丹，朱健平，刘霞.对加快医学实验教学改革的建议[J].海南医学院学报，2008，14(4):484，486.
动物医学论文范文二：生物医学动物实验研究
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]。
1.1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。
1.2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”。
1.3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]。1.3.1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。1.3.2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。1.3.3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。
1.4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。
1.5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。1.5.1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。1.5.2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。1.5.3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。1.5.4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
2.1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。
2.2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。2.2.1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。2.2.2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。
3.1检验方法的选用依据
3.1.1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。3.1.2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。3.1.3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，χ2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。
3.2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。
3.3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。
3.4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。
3.5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。
3.6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。
3.7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。
3.8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=0.31);相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差0.2mmHg，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异(P<0.001)。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0.05。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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