猪场在引入一项新产品或技术之前，常常要开展局部实验对其效果做验证。生物实验本身就具有复杂性，加上猪场的现场配置往往也不利于实验开展，以及缺乏科学的实验设计，导致猪场的现场实验往往是白费时间和精力得出结果实际并没有决策参考价值。

  本文内容介绍在猪场开展现场实验的一些原则，通过这一些原则的执行来获得可供商业决策的有价值的实验结果。

  猪场在决定引入一个新产品之前，往往需要开展实验来验证其使用效果。但是在猪场开展实验一方面需要仔细考虑所需面临的成本支付，另一方面也要考虑是否能得到反应真实情况的实验结果。实际上，绝大多数情况下，猪场实验都不可能给你想要的答案。有些情况下，甚至不如用投硬币来决定，还能节省点时间、劳动力和金钱。

  下文以饲料的评估实验为例来说明。对于饲料评估实验，最切合实际能够开展的是保育猪和育肥猪阶段。在种猪群中，开展饲料评估实验通常是不可行的，因为很难获得足够的重复。比如，如果想要验证饲喂两种不同饲料能带来0.5头窝产仔数的差异，那么每种饲料至少需要用388头母猪。

  那么如何在猪场设计一个统计学上有效的饲喂实验？比如一个猪场，想更换饲料，对照组就是现在用的饲料，实验组就是想要更换的饲料。为了使实验在统计学上有效，以下因素必须可测量、可控制。

  用一组可靠的称来完成称猪和称饲料是最关键的。通过目测获得猪的体重，或是通过容积来测量饲料的重量是不可靠的。

  全部的实验猪至少在实验开始时和结束时都称一次重，每过一个阶段称都称一次重当然更好。

  饲料消耗可以用多种计算方式。至少要记录整个实验期所用的饲料总重量，以及料槽中以及料线和料塔中残余的饲料量。

  重复实验对于减少实验错误并得出正确结论很重要。一个重复的意思是，每种饲料最少也得要两栏猪。

  所以在本例中，两种饲料需要4栏猪，两栏对照组饲料，两栏新饲料。假设只有两栏猪进行实验，如果实验结果为实验组的性能优于对照组，那就能得出结论新饲料比旧饲料好吗？不能！因为这无法确定这个性能的差异就是饲料导致的，也可能是有个水嘴坏了导致的，也可能就是随机误差。

  下表总结的是，对比两种饲料，在95%的置信度下，若能够检出差异所需的猪栏数。

  为了减少误差，所有选用的猪栏都必须大小一致，且栏内设施（比如地板、料槽、水嘴等）完全一样。

  选择相邻的猪栏作为一个板块，同时设置实验栏和对照栏，这样做才能够使两组之间的实验条件接近一致。

  不同栏之间猪的体重与整体均重相差5%以内可以视作初始重相同。如果大于5%，则要重新调栏分配。

  每个栏中公母的数量不必完全一样，但是公母比例及占全部实验猪数量的比例必须一样。

  如果实验过程中有猪死亡，需要记录死亡的重量和日期，这样做才能够调整喂料量和生长数据。

  开展猪场实验，需要耗费很多的时间、精力和精神付出。只有合理设计的实验才能支撑一个准确的商业决策。

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