原文：Common Mistakes in Interpretation ofPopulation Serology
著者：Gregory W. Stevenson
（接前面内容）
如何有效利用群体血清学数据是很复杂的，需要预防兽医对体液免疫应答、血清学试验类型及其总体敏感性和特异性、猪群中特异性传染因素的流行病学和统计学有基本了解。过去的 10 年，在杂志和会议论文集中关于此的综述性文章超过 40 篇之多。最全面的七个方面列于诸多文献中，以下是核心大纲。
错误 5: 缺乏统计学的现场剖面图….或…漂亮棒状图的神话
现场采血策略已广泛用于监测不同年龄组猪群免疫状况的瞬时变化。重要的是要牢记，本法不能象连续采血法那样对单份的血清样本进行比较。而只是比较不同年龄的动物群体中血清流行率或平均效价。正因为如此，必须应用统计学方法来证明，不同群间的流行率或平均效价是不同的。
不过由于广泛使用有自动化绘图特征的电子制图软件，很容易制作似乎有助于解释和展现结果的棒状图。实际上，如果没有综合应用统计学知识，这些棒状图常有助于预防兽医作出合乎情理的误解。
错误 6: 解释血清学结果时，没考虑有意义的亚群
在不同的采血方案中，在解释结果时，容易忽视可能代表共同变异的亚群。组成每一亚群的动物具有可能影响血清学状态的特征。例如，在不同分娩组，母猪的血清学状态可能不同，母猪的分娩记录常有助于解释这一结果。同样的道理，母猪分娩或免疫接种史会显著影响哺乳仔猪或断奶仔猪的血清学资料。此外母猪所处位置或畜舍也会影响结果。如果同一来源、具有相同年龄的猪放在不同畜舍或位置饲养，它们组成不同群体，结果也可能不同。当同样来源、年龄的猪采血时，记录下它在畜舍/位置可能有助于作出解释。
错误 7：解释时看似有理的一些误会
*大量样本能克服其它所有错误（？）
*许多结果＝有意义的结果（？）
*花费了很多钱＝有价值的资料（？）
*在现有条件下这是我们能做得最好的，所以结果必须说明一些东西（？）
*我认为在这些结果中存在某种趋向（？）
*我不能确信，我们在干些什么，为什么我们不能抽些血样，做一些试验……毕竟…….它较少麻烦和较便宜。（？）
编者的话：
诸如此类的一些错误常会误导我们，事实上我们是科学工作者，科学就意味着要经得起推敲，数据可靠，可信度高。如果采样时就不讲科学，仅靠开篇所讲的孤立的几个数据是不能代表一个群体的，应当按照统计学置信区间的抽样比例确定每个群体的采样数，这样血清学检测的结果才真正有意义。
