畜禽生产者在生产经营时最好采用基于理想营养基础的“最佳成本”饲喂方案。每磅增重的饲料成本是区分养猪生产者高利润和低利润的主要指标。饲料性价比的判定，需要进行饲喂试验。如果想要饲喂试验能够产生有效结果必须注意细节。粗略的方法将产生误导性的结果，即使进行仔细的试验，而没有采用合理统计方法也可能会产生误导性结果。开展饲养试验关键要注意以下几点：（1）最大限度地减少由饲料之外的因素造成动物生产性能的差异。（2）提供良好的基础以确保试验结果可信有效。
本文旨在介绍了进行饲料试验之前必须理解的一些基本信息，并探讨了改善饲料试验结果可靠性的试验程序。本文描述的概念和程序适用于涉及两种饲料比较的大多数情况，任何涉及两种以上饲料试验出现的问题超出本文的范畴，这些问题涵盖大学统计课程中的试验设计和分析。以猪为例，主要从称重、变异性、重复数、合适猪栏的选择、合适的试验动物、减少猪本身的影响、试验持续时间和结果统计等几个方面阐述。
为了说明部分观点，假设养猪生产者想比较两种保育料来进行说明，一种为对照饲料（猪场目前现用饲料），另一种为试验饲料。
1试验方法
1.1猪和饲料的称重
一个准确的磅秤对猪和饲料进行称重是必不可少的。通过目测来估测猪的重量以及通过体积估测饲料用量是不可靠的，也是不可取的。在整个试验期使用相同的称重设备，并确保在每次使用前进行准确校准。如果饲料是袋装的，并且饲料袋重量一致（饲料袋之间重量的变化小于2%），需要记录整个试验期使用的饲料袋数量，在试验结束，减去饲槽中剩余饲料重量以及料袋重量以得到实际使用饲料量。
在试验开始和结束时，应该对试验猪单独称重。如果试验过程中出现猪死亡，称重并记录数据，对数据进行调整。
1.2理解和处理变异性或偶然变异
同窝相似的猪，在保育期或生长期相同饲养管理条件下，它们生长性能不一定完全相同。这是因为那些不能解释或预测的因素影响其生长性能，每个饲料试验都会发生变异，正确地理解和处理这些变异非常重要。
饲料试验中偶然变异的相对值通常通过变异系数（CV）测定。
变异系数=标准差/处理平均值×100。一般畜禽生长性能性状的变异系数低于繁殖性能性状的变异系数（表1）。高变异系数使饲料之间的差异难以被测定，如果变异系数较小，则饲料间的差异容易发现。表1中列出生长性能各指标变异系数的变化范围大，这意味着养猪生产者最好测定自己牧场的变异系数，否则，确定试验所需的重复数量时会犯大错误。
1.3足够的重复数
重复意味着每种饲料至少观察两个栏。
每种饲料仅有1栏猪的试验可能造成误导性的结果，重复对于减小误差，确保正确结果至关重要，也就是说试验过程中每种饲料需要1栏以上的猪，否则试验无效。
此外，所有的试验都会有偶然变异因素，重复会减少由于偶然变异造成的误差。
表2为测定两种饲料在合理置信范围的差异，每种饲料所需的重复数提供了指南。这个指南可以让生产者针对两种饲料的试验结果准确率达到95%。
例如，希望测定保育猪日增重15%改善（大约0.1磅每天），变异系数假定为5%，试验中每种饲料需要4个栏（4个重复）（表2）。较少的栏（重复）将降低准确测定两种料15%差异的能力。更多的重复对于确保选择正确的饲料是必要的。
如果每种饲料所需的猪栏数不能同时满足，用接替的猪群重复该试验，并确保每个试验期每个饲料具有相同的重复数，同时在重复试验之前给各个试验栏重新分配饲料类型。
共用同一饲喂器的两栏不能构成两个重复，只能算着一个重复（没有重复）。同样，即使一栋猪舍有40个猪栏1000头猪，如果整栋提供一种饲料，这栋也只能算一个重复。
与其他猪分开单独关入栏中的猪可以作为重复，例如，在具有24个限位栏的怀孕母猪舍进行两种饲料测试，每种料选用12头母猪，具有12个重复。
1.4合适猪栏的选择
所有试验猪栏必须大小相同，并且硬件一致（地板、饲喂器、饮水器等），同时，猪栏所在位置不能影响试验结果，否则，一种饲料表现优异可能仅仅是因为该栏猪所处的环境好的缘故。
模块化是一种很好的技术，可以确保尽可能公平和准确地比较两种饲料，通过模块化，可在已知变异源中随机分配处理，从而让试验更有效。具有独立料槽的邻近的两个栏可构成一个栏模块。每个栏模块分配一个对照栏和试验栏。
在母猪试验中运用模块化可以随机分配饲料到同一胎次的母猪。众所周知，母猪繁殖性能随胎次变化而变化。为减少胎次变化影响，根据胎次进行模块化，也就是每种饲料中具有相同数量的1胎和2胎母猪。
为说明保育猪饲养试验模块化运用，假定利用8个栏来比较对照饲料和试验饲料（图1）。
（1）划分相邻的两个栏到一个栏模块（图1a）。
（2）剪两个小纸片分别写上C和T。
（3）折起纸片混合并抽取一个。
抽取的第一个小纸片揭示模块A第1栏所提供的饲料，没有被选中的饲料则提供给模块A第2栏。重复抽取纸片和上述过程直到所有栏被分配一种饲料（图1b）。
1.5减少猪体重、血统和性别的影响
猪的体重、血统和性别不同，生长表现也不同，这些影响必须在试验涉及到的所有饲料中保持均衡。在把试验猪分配到栏中之前，用耳缺和耳标保存它们身份信息。
在比较两种饲料时，减少这些影响最简单的方法是将来源于同一窝、性别一样、体重相近的猪均匀分配到对照组和试验组。栏中公猪和母猪的数量不必一样，但每栏的公母比例和猪的总数必须一样。
试验组和对照组平均体重差异不超过试验猪的总平均体重的2%，这可以认为试验组和对照组猪初始体重相似。
有时，由于猪初始体重、性别和血统的关系，不可能完全消除变异，有些数据分析程序允许使用协变量，协变量可以调整变异来源的最终数据。在根据体重和性别把猪分配到各栏后，检查每栏相同血统猪的数量，如果一栏猪中有3头或更多猪来源于同一窝，交换体重类似的猪到其他栏，使栏中来源于同一窝的猪不超过2头。
1.6选择合适的试验动物
有时试验过程中会出现猪死亡的问题，在猪用于试验之前仔细筛选将有助于减少这种问题。
如果试验过程中出现猪死亡，出现死亡的栏的数据必须调整，调整试验开始时的栏体重，从总重中减去死亡猪的试验开始时的体重。调整栏采食量数据，通过测定猪死亡之前每头猪日均采食量，乘以0.75以估测死亡猪的日采食量。计算死亡猪的试验开始之后的总采食量，并从栏总采食量中减去死亡猪的采食量。死亡猪死亡当天料槽中剩料必须称量。
试验中所有猪必须有相同背景，例如，在试验之前饲喂相同饲料、接种相同疫苗。如果试验为获得有效猪数量而必须选用不同背景的猪，在这种情况下，确保这些背景的猪在各种饲料中的均衡。
1.7饲料同时测试
对照饲料和试验饲料的饲喂必须在同一天开始，否则将不能避免时间的影响。在试验结束时，称量猪的体重和料槽中剩余饲料重量。
1.8确定试验持续时间
在预定的时间内进行保育试验（3~8周），生长育肥猪试验应该在达到预定体重时结束。
1.9汇总结果，得出结论
计算试验中每个反应变量的栏平均值，例如，日增重、日采食量、饲料效率、增重饲料成本等。确定对照组和试验组性能的总平均值（表3）。人们经常在看了表3的数据后就得出试验饲料优于对照饲料的结论，但人们没有意识到这个结论有可能是一个概率性事件。因此，必须借助统计工具来确定观察到饲料之间差异是由饲料引起的还是样本分配中随机差异造成的。
2评估饲料试验结果清单
通常出现在销售会议和宣传材料中的饲养试验结果关于试验如何进行的细节很少。在接受和应用试验结果之前，运用以下问题去帮助评估试验结果：
（1）是否一个栏以上的猪饲喂同一种饲料？
（注：共用一个料槽的两个栏算一个栏）
（2）如果是，每种饲料饲喂多少栏？
（3）每栏猪的头数、饲料类型每头猪占用面积以及每头猪饮水空间是否一致？
（4）是否采取措施减少猪栏所在猪舍位置对试验结果的影响？
（5）是否试验各组平均重的差异小于整体平均重的2%？
（6）每栏的公母比例是否一样？
（7）结果是否来自同时饲喂对照饲料和试验饲料？
（8）饲料之间差异的标准误差是如何评估的？
（注：如果饲料之间的平均差异值小于差异标准误差值的两倍，被评估的结果可能在特定猪场是无法重现的。）如果答案均为“是”，表明试验运用了合理的试验方法，说明试验结果可靠。
