你的兽医专业论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。论文选题的具体方法有哪些在选题的方向确定以后，还要经过一定的调查和研究，来进一步确定选题的范围，以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。1、浏览捕捉法这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览捕捉法一般可按以下步骤进行：第一步、广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录，随时记下资料的纲目，记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等，记下脑海中涌现的点滴体会。第二步、是将阅读所得到的方方面面的内容，进行分类、排列、组合，从中寻找问题、发现问题，材料可按纲目分类。第三步、将自己在研究中的体会与资料分别加以比较，找出哪些体会在资料中没有或部分没有。 2、追溯验证法这是一种先有拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。追溯可从以下几方面考虑：第一步、看自己的“拟想”是否对别人的观点有补充作用，自己的“拟想”别人没有论及或者论及得较少。第二步、如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，考虑到写作时间的限制，那就应该中止，再作重新构思。第三步、看“拟想”是否与别人重复。如果自己的想法与别人完全一样，就应马上改变“拟想”，再作考虑；如果自己的想法只是部分的与别人的研究成果重复，就应再缩小范围，在非重复方面深入研究。第四步、要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花。
预防医学毕业论文不难的，开始我也不会。还是学长介绍的雅文网，写的《HGF基因治疗和预防病理性瘢痕的实验研究及相关机制探讨》，很快就通过了低强度复合振动联合阿仑膦酸钠预防卵巢切除大鼠骨质疏松的实验研究立法损害赔偿制度研究犬高能营养注射液的研究口服槲皮素对兔耳增生性瘢痕的抑制作用论云南少数民族题材电影中的边疆想象、民族认同与文化建构卫生管理者综合能力体系构建与院校培养的研究卵巢早衰患者Treg细胞的变化及意义新型M细胞靶向性疫苗预防病毒性心肌炎的作用研究Th17细胞与Treg细胞平衡在原发性胆汁性肝硬化发病机制中的意义初探mTOR通过减轻心肌细胞炎症反应介导压力负荷下的心功能保护作用双氢青蒿素对肺动脉高压干预作用的实验研究大花萱草品种筛选与制种技术研究云南高原山区以传染源控制为主的血吸虫病综合防治策略应用研究冠心病秽浊痰阻证与纤溶活性、血脂的相关性研究转移性胸腰椎肿瘤的外科治疗我国主要出生缺陷的疾病负担和预防措施的经济学评价研究中医治未病思想治疗无症状乙肝病毒携带者的临床研究头穴针刺结合康复训练对急性脑梗死大鼠的机理研究二氢青蒿素抑制瘢痕疙瘩成纤维细胞增殖机制研究黄花蒿杀螨活性及有效成分的初步分离研究生殖道沙眼衣原体感染患者调节性T细胞及抑制性细胞因子水平研究α-1b干扰素与清热养阴中药序贯疗法预防病毒性心肌炎的临床研究代谢组学方法评价慢性心力衰竭代谢重构的基础与临床研究羊种布鲁氏菌感染胚胎滋养层细胞的分子机制研究中医未病学学科化研究多西他赛对前列腺癌细胞株C-jun与雄激素受体相互作用的影响
龟的影像学和血液学研究摘要:龟鳖以颈和四肢的伸缩运动而产生呼吸，先呼气，后吸气，这种特殊的呼吸方式叫做“咽气式”呼吸，简称龟吸。应用现代先进的医疗诊断技术，我们对1只缅甸陆龟进行螺旋CT、磁共振成像（MRI）和磁共振血管造影（MRA）检查，发现龟背甲下方左右各有1个大气囊，腹甲上面的软组织有胸主血管和腹主血管。影像学研究和解剖对比分析，我们发现龟肺发育不良是咽气式龟吸的基础，不健全的龟肺决定了龟的新陈代谢必然缓慢。对龟的血液成份进行定性定量测定，发现龟的红细胞大而有核，中性粒细胞和血小板缺如，这是龟血的奇异现象，我们获得的宝贵资料，对探索乌龟新陈代谢缓慢和长寿机理，提出了新的课题。 关键词：龟螺旋CT MRI 医学检验 应有螺旋CT、磁共振成像（MRI）和磁共振血管造影（MRA）的先进医疗诊断技术，我们对1只缅甸陆龟进行影像学检查，龟的呼吸系统做了影像学研究和解剖对比分析，并对龟的血液成份进行了测定，资料报道如下，供同道们参考分析。 1、科研目的： 了解龟体软组织结构，对龟的呼吸系统进行影像学研究和解剖对比分析，探索乌龟新陈代谢缓慢的机理。 2、实验材料： 缅甸陆龟又名象龟，俗名Elongated tortoise(拉丁学名Indotestudo elongata),属龟鳖目、曲颈龟亚目、陆龟科、缅甸陆龟属。实验象龟体重3000g,头项部淡黄色，有对称鳞片，吻印，上喙略勾曲，鼻孔粉红色，背腹甲被覆角质盾片完整无损。背甲隆起光滑平坦……
兽医专业是指从事防治动物疾病的行业或人。其主要研究内容是家畜家禽疾病的诊疗、防治、检疫及畜产品卫生检验等。 下面小编整理了一些兽医毕业论文题目，供广大学子参考！1、鸡传染性喉气管炎病毒PCR检测方式的建立和应用2、草分枝杆菌及其在兽医领域的应用研究进展3、H9亚型禽流感病毒变异的研究进展4、东北农业大学动物医学专业实践教学设计效果分析5、大连地区麻鸡呼吸道病多病原检测分析6、高职畜禽环境卫生课程教学改革与探索7、鸡霉菌毒素中毒与新城疫混合感染的诊治8、羊小反刍兽疫及其综合防治9、水貂源乳杆菌及双歧杆菌的分离鉴定10、关于当前新疆肉羊养殖业发展中兽医工作的几点建议11、鸡毒霉形体检测方法的研究概况12、巴里坤县羊肝片吸虫病感染情况调查13、农区肉羊集约化养殖防疫体系的建立14、小反刍兽疫疫苗免疫注意事项15、且末县肉羊饲养场疫病防疫要求16、兔瘟的诊断与防控措施17、浅谈兽药职业技能鉴定现状及对策18、奶牛围产期常见疾病的临床诊断与防治19、兽医实验室如何进行仪器设备的管理20、浅谈奶牛乳滞及其防治21、家禽养殖中疾病预防的综合措施22、云南家兔皮肤真菌病的流行原因及控制结果调查23、孔雀奇异变形杆菌的分离鉴定及遗传进化分析24、不同禽源里氏杆菌分离鉴定及同源性比较25、盘县羊布氏杆菌病血清学调查及防控措施26、瓮安县畜牧兽医技术服务专业合作社运行情况调查27、黔东南州狂犬病防控知识调查28、种养间循环模式中病死畜禽无害化处理29、加强动物卫生监督执法 为畜牧业健康发展保驾护航30、新疆乌鲁木齐周边地区牛结核病的监测结果与分析31、动物治疗合理用药注意事项分析32、浅析动物卫生监督工作中存在的问题与对策33、动物检疫常见问题及改进对策分析34、平武县重大动物疫病集中免疫工作存在的问题和对策35、当前动物防疫工作的现状及对策36、加强基层动物防疫体系建设的思考37、新形势下动物检疫存在的问题及对策38、规模养殖场动物防疫存在的问题和措施39、动物疫病防治现状及解决措施分析40、基层畜牧兽医技术推广体系建设41、兽用抗生素的应用及监管对策42、乡镇动物及其产品检疫工作之弊端43、在基层工作中提高兽药标准品对照品管理办法的建议44、兽医临床对抗生素的规范使用45、畜禽疾病诊治中的常见误区及控制建议46、基层兽医在畜禽疾病防治中存在的误区及对策47、畜牧养殖动物疾病控防技术措施研究48、中兽医对母猪产后疾病的治疗分析49、中西兽医结合对牛瘤胃臌气的治疗效果分析50、畜牧养殖中动物常见疾病的发生与防治51、新疆南疆牛乳头状瘤病毒鉴定与基因分型52、牛结核分枝杆菌株快速培养方法的对比53、浅谈动物疫病监测及我区动物疫病监测工作中存在的问题和建议54、农村养猪场综合防疫体系的建设及完善建议略述55、关于开展动物疾病防控工作的研究56、动物疾病防治工作反思57、兽医微生物学实验教学改革58、麻疹病毒属病毒反向遗传研究概况59、云木香根提取物在控制鸡粪臭味的应用研究
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。
毕业论文格式1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
实验动物是生命科学研究的基础和重要支撑条件。目前，几乎所有的生命科学领域的科研、教学、生产、检定、安全评价和成果评定都离不开实验动物，实验动物被称为活的仪器，有着不可替代的作用。在现代科学的带动下，实验动物学已发展成为一门综合性的新兴学科，其发展和应用程度被作为衡量一个国家、一个地区、一个部门或行业，特别是生物医学发展水平的重要标志。 回顾生物医学发展的历史不难发现，许多具有里程碑式的或划时代的研究成果，往往与实验动物及动物实验密切相关。生理学家巴甫洛夫曾经指出，“没有对活动物进行实验和观察，人们就无法认识有机世界的各种规律，这是无可争辩的”，“整个医学，只有经过实验的火焰，才能成为它所应当成为的东西”，“只有通过实验，医学才能获得最后的胜利” 。这些论点，已经并且正在被医学发展的历程所证实。 根据国际上有的部门统计，世界上生物医学研究论文的60%以上是采用实验动物来进行的，半数左右的诺贝尔医学奖项目成果的取得离不开实验动物。以实验性科学为主的学科如生理学、病理生理学、药理学等绝大部分论文是使用实验动物来完成的。由此可见，离开实验动物和动物实验，很难设想生物医学的发展。由此可见，近代生物医学与现代生物医学的发展，始终离不开实验动物。
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。
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。
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
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。
动物医学的论文不难的，主要是有数据支撑。当时也是不会，弄了好久都没过，还是学姐给的雅文网，写的《安徽省猪病流行病学调查》，很快就搞定了美国实验动物医学发展简史——对中国实验动物医学发展的思考动物医学类期刊高被引论文分析及其对编辑选题组稿的启示我国高等教育动物医学专业面临的新挑战及其应对策略动物医学专业实践教学模式改革与创新研究动物医学专业实践教学的改革与创新探讨动物科学、动物医学专业本科生就业现状及影响因素研究——基于部属农业高校的调查动物医学专业实践教学中存在的问题与改革措施动物医学本科专业高素质实践创新人才培养方案研究校企合作促进动物医学专业学生就业改革实践教学、大力培养动物医学专业学生创新能力动物医学教学实验室生物安全管理体系的构建动物医学专业临床实践教学新模式的构建与实践从市场需求谈高校动物医学人才的培养麻醉性镇痛药研究进展地方高校动物医学专业实践教学模式的改革与实践动物医学专业实践教学模式的改革与创新研究动物医学专业实验教学模式改革的探索与实践动物医学专业创新型人才培养的研究与实践——以山东农业大学为例动物医学专业临床实验课程的改革与实践
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。