原文：Common Mistakes in Interpretation ofPopulation Serology

著者：Gregory W. Stevenson

（接前面內容）

如何有效利用群體血清學數據是很復雜的，需要預防獸醫(yī)對體液免疫應答、血清學試驗類型及其總體敏感性和特異性、豬群中特異性傳染因素的流行病學和統(tǒng)計學有基本了解。過去的 10 年，在雜志和會議論文集中關于此的綜述性文章超過 40 篇之多。最全面的七個方面列于諸多文獻中，以下是核心大綱。

錯誤 5: 缺乏統(tǒng)計學的現(xiàn)場剖面圖….或…漂亮棒狀圖的神話

現(xiàn)場采血策略已廣泛用于監(jiān)測不同年齡組豬群免疫狀況的瞬時變化。重要的是要牢記，本法不能象連續(xù)采血法那樣對單份的血清樣本進行比較。而只是比較不同年齡的動物群體中血清流行率或平均效價。正因為如此，必須應用統(tǒng)計學方法來證明，不同群間的流行率或平均效價是不同的。

不過由于廣泛使用有自動化繪圖特征的電子制圖軟件，很容易制作似乎有助于解釋和展現(xiàn)結果的棒狀圖。實際上，如果沒有綜合應用統(tǒng)計學知識，這些棒狀圖常有助于預防獸醫(yī)作出合乎情理的誤解。

錯誤 6: 解釋血清學結果時，沒考慮有意義的亞群

在不同的采血方案中，在解釋結果時，容易忽視可能代表共同變異的亞群。組成每一亞群的動物具有可能影響血清學狀態(tài)的特征。例如，在不同分娩組，母豬的血清學狀態(tài)可能不同，母豬的分娩記錄常有助于解釋這一結果。同樣的道理，母豬分娩或免疫接種史會顯著影響哺乳仔豬或斷奶仔豬的血清學資料。此外母豬所處位置或畜舍也會影響結果。如果同一來源、具有相同年齡的豬放在不同畜舍或位置飼養(yǎng)，它們組成不同群體，結果也可能不同。當同樣來源、年齡的豬采血時，記錄下它在畜舍/位置可能有助于作出解釋。

錯誤 7：解釋時看似有理的一些誤會

*大量樣本能克服其它所有錯誤（？）

*許多結果＝有意義的結果（？）

*花費了很多錢＝有價值的資料（？）

*在現(xiàn)有條件下這是我們能做得最好的，所以結果必須說明一些東西（？）

*我認為在這些結果中存在某種趨向（？）

*我不能確信，我們在干些什么，為什么我們不能抽些血樣，做一些試驗……畢竟…….它較少麻煩和較便宜。（？）

編者的話：

諸如此類的一些錯誤常會誤導我們，事實上我們是科學工作者，科學就意味著要經得起推敲，數據可靠，可信度高。如果采樣時就不講科學，僅靠開篇所講的孤立的幾個數據是不能代表一個群體的，應當按照統(tǒng)計學置信區(qū)間的抽樣比例確定每個群體的采樣數，這樣血清學檢測的結果才真正有意義。