专题文章
安排有效的猪场现场试验
大草原养猪研究中心的Lee Whittington和LeAnn Johnston 为我们讲解了，为什么猪场的现场试验总是得不到预期的结果，以及怎样能够在将来的试验当中进行改进。
养猪业当中应用了大量的创新成果，这使得养猪业从中受益。所有的猪场实际上或多或少地都在通过试验来探索提高生产力、降低成本以及方便管理的方法。这样的试验有时能得出预期的结果。然而许多情况下，猪场投入了许多时间、精力和金钱用于创新研究和试验，然而结果却不能产生出一套可以用于猪场长期管理策略的技术改进方案，而是带来更多的问题。本文的目的是解释为什么猪场的现场试验总是得不到预期的结果的原因，以及怎样能够在将来的试验当中进行改进。
为什么应该在猪场进行生产试验
许多新技术研发过程中本来就已经进行过所有的研究工作，包括预期的变化、统计分析方法的置信区间，以及实施该技术能够带来的经济效益。既然这样，我们为什么还要在猪场开展现场试验？
典型情况下，富有创新精神的生产者可能出于下列理由在猪场进行某种试验：
- “我的情况与别人不同，我不认为在别处管用的东西拿到我的猪场来也肯定会管用。”
- “这个主意本身就是我想出来的，我没听说别人做过这种试验，所以我需要自己亲自来寻找答案。”
- “我从别的国家读到过/听说过这个主意，觉得如果把它拿到我的猪场来可能也会管用。”
没有任何两家猪场是一模一样的，即使它们的设计是相同的；人员的不同又为猪场之间增加了明显的变异，影响着实践操作和产品应用的结果。正因为猪场之间存在差异，所以有理由认为，本场进行的生产试验的结果比其它猪场得出的信息更加可靠。
大部分生产试验背后都有一个需要作出的经济决策。我们希望取得什么样的成果，并且获得这种成果需要付出多少成本？成本常常很容易算出（例如，每公斤的饲料成本，或每剂用药的成本），但猪场的生产性能结果，- 需要统计分析的那部分，- 要难得多。不是所有的研究都能得出统计学显著的结论，试验产品可能不具有显著的效果，或者也可能试验进行得不够灵敏，无法测出细微的性能改进。假如结果不清晰，或者还需要其它的信息才能做出决策，那么可能是因为试验的设计不够合理，无法就你的问题给出答案。
现场生产试验为什么常常失败？
原因多种多样，但可以分为五大类（根据Deen，2009的理论修改）：
- 试验设计考虑了多种成果指标。例如，平均日增重、饲料转化效率以及一、两个胴体方面的指标都略有改善。这种各个方面的改善结合起来能不能说明这项措施是值得的？如果饲料转化效率方面的改进足够显著，那么就应该采用这项新技术。但是假如每个方面都有一点点改善，那么该怎么办？这种研究多半还需要采用更大的群体，用到更多的猪只，只有这样才能分辨出微小的改进。
- 假如关于试验项目的性能方面已有以往的数据（即便是在其它动物而不是猪身上得出的数据），那么我们就能够估计出大概的差异水平。在进行试验之前，试验群体当中存在哪些变异？例如健康状况、猪的品质，以及重要因素方面的变异，例如日增重等等，这些都是猪场本身固有的“背景噪音”。我们需要考虑到这些“噪音”，只有这样才能对试验结果进行正确的解读。
- 相信毫无价值的试验结果的风险。在统计学上，单项研究得出阴性结果并不能被解读为支持负面的结论。这只不过是意味着我们无法“毫无疑问”地确信产品的性能符合期望。
- “用‘丈量工具’来测量毫米的问题。决定实施某种措施所要求的经济效益提高的水平常常非常小，远远小于实际设计的统计试验所能检测到的水平。”（Deen，2009）。群体本身固有的变异非常大，要想度量出这种措施的效果，就需要大量的数据点（很多栏的猪只）。
- 数据采集过程中“人的因素”。要想确保试验恰当地进行，必须做好饲养人员的工作，安排额外的人手来帮助收集信息，而不要在数据丢失的时候捏造数据，准备好一套可在人员离职的情况下实施的应急计划，采用正确的测量工具，并定期对试验措施的实施过程进行检视，确保整个试验阶段当中都能恰当执行试验过程。保证试验前将所有的饲料都准备出来并进行测定。还有众多的其它因素，例如试验期间的通风故障，或断电，或停水事件，或疾病暴发，或天气变化，或胎次分布均匀度等等，这些都会影响试验的效果。
人的因素方面一个一般性的规律是，“当你开始测量某项指标的时候，它通常就开始改善”（Krueger，2009）。比如说，每天坚对料槽和饮水器进行检查，所有各组的结果就多半都会提高，因为“正常”情况下经常发生的断料、断水事件在试验阶段消失了。
第三页演示了三个“典型”的案例研究，说明了一个简单的现场试验多么容易会受到影响。
如何避免常见的误区
- 先要计算一下。在我的试验设计当中，要想达到我想要测量的差异的置信水平（统计试验当中的足够的可信度），需要采用多少个组群的猪？这个专题可以作为研究生的课程来讲，不过如果你有耐心而且感兴趣的话，可以下载一些免费的软件来完成这个步骤，例如欧洲的Winepiscope。
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- 对成功试验可能产生的经济效益进行计算。考虑到试验的成本和工作量，进行这项试验是否划算？大部分猪场要求新技术投资有3:1的回报，因为生物系统的表现并不总是能象预期得那么好，所以，我在新措施上投入1美元的话，能不能预期得到3美元的回报？
- 让每个人都参与进来。每一个与试验相关的人都需要知道试验的成本，以及不能按照设计完成试验所带来的巨大风险。
- 采用一套备查清单来对试验的实施进行计划，例如大草原养猪中心设计的那种备查清单。
现场试验的执行 – 好的、不好的、极糟的
案例分析1 - 饲喂研究
你有一个新产品，希望一位关系很好的客户来试用。你有试验数据，而且其它猪场的应用也获得了很好的效果，采用这种产品之后，在肥育后期用更少的饲料即可获得同样的增重效果。你和这位客户以及他猪场的人员谈过了，他们看来很兴奋，愿意做这个项目。计划已经做好，试验规模设计也符合标准。试验开始了，一切看来进行得都很好。但试验结果却发现处理间没有显著差异。你和猪场的人员谈过了，检查了数据，但是各方面似乎都正常，也没有发生诸如断水或疾病之类的事件。试验过去两个月了，饲料厂给你打电话，说你的饲料添加剂还占着他的库房空间，问你打算什么时候开始使用这种饲料添加剂。
你要怎样做才能避免出现这种问题呢？
当你密切与猪场人员合作，确保猪场每件事都做得很好的时候，你需要更加密切地与饲料厂的人员合作，确保他们把每样东西（日粮、饲料原料）都准备好，配制出正确的日粮，并且在正确的时间发货。
案例分析2 – 公猪影响研究
你在考虑更换种猪供应公司，想对可能选用的一家种猪公司的公猪品系（X系）进行评估。你已经研究了新公司的数据，并且选中了你认为会给你的猪群带来最大改进的品系。你已经建立起跟踪猪群后代并对其性能进行评估的机制，并且你预计会发现增重和饲料转化效率有所改进。你从这家新公司接收了精液，并且对后代性能进行了仔细跟踪。你有来自原有A系的3121头猪的数据，还有来自原有B系2988头猪的数据，以及来自新的X系的342头猪的数据。新品系肥育后期的饲料转化效率比两种原有品系差得多。这样一来，所有前期的好处都被抵消了。
这个数据是不是有问题？
对原因进行进一步检视后发现，来自其它两种品系的猪的数据很多，包括去年整个一年当中生产的所有个体。而来自新品系的个体则都是在12月、1月和2月出栏的。典型情况下，你猪场的猪在这几个寒冷月份里饲料转化效率会比较差。假如只拿原有品系在这几个月当中的性能来比较，新品系的表现的确要优于原有品系。尽管数量大通常是件好事，但同时你还必须注意动物的操作和处理应该相似。
案例分析3 – 新产品评估
你发现了一种新的消毒剂，比正在用的消毒剂便宜。但你想试试这种便宜的新产品在你的猪场里表现如何。你已经和兽医顾问商量确定了试验栏位的安排，决定在每个栏位相同的三个位置上采集三个涂样。你决定从三间断奶舍里随机抽取几个栏位进行试验，对新旧两种消毒剂进行对比。你还选了几个栏位，不用任何消毒剂，对这几个栏位也进行采样测试。
你联系了兽医顾问推荐的实验室，问清楚样本应该如何包装、运输，什么时间接收这种样本，等等。你还和将要展开试验的断奶舍里的工作人员讨论了试验的过程，安排好清洗断奶舍并将样本送交实验室的日期，一 避开周日和假日。
你准备好了两种消毒剂、采集涂样用的棉签以及包装材料。你给将要用于采样的棉签贴好标签，记录栏位、采集日期和处理类型等信息。你和另外两位工作人员用同样的方式从三个断奶舍里面采集涂样。你按商定的方式将涂样送交实验室。
试验结果出来了，不用消毒剂、用旧消毒剂和用心消毒剂情况下每涂样平均菌落数分别是30、13和11。你和兽医顾问讨论了这项结果，得出结论，新的消毒剂起到了降低细菌浓度的作用，效果与旧的一样好，成本却更低。
这项研究的过程存在什么问题？
恭喜！！这项研究的实施是正确的。不论是在规划阶段，还是在后续的执行阶段，这项研究都进行得很好。接下来就去享受更便宜的消毒剂省下来的钱吧。
结论
养猪生产者将面临各种各样的新主意和新技术。要对它们的经济价值和它们对自己猪场的适用性进行评估，首先应该进行简单的步骤，寻找第三方的、可检验的试验结果，这样就可以有把握相信结果是可以重复的，并且在当前经济条件下能够带来积极的经济回报。
假如找不到可靠的信息，但你还是认为潜在的经济效益很大，不容忽视，而且你拥有足够的资源来设计、实施现场试验，那么就可以采用大草原养猪中心（PSC）的猪场现场试验备查清单，增加成功的机会。
参考资料
- Deen, J. 2009. On-farm field trials: the problem of detecting small but economically significant differences, American Association of Swine Veterinarians proceedings, p289-290.
- Krueger, K. 2009, Proper conduct and interpretation of field trials, Minnesota Nutrition Conference proceedings 248-254.
- Davies, P. 2010. Field trial design and evaluation, Allan D. Leman Swine Conference pre-conference workshop.
