Morris水迷宮實驗的應用及實驗設計的統計學分析準則
目前，Morris水迷宮在國內主要用于疾病相關模型評價和藥物毒理學分析的研究。通過閱讀這些文獻，發現水迷宮數據處理中使用的統計方法大多缺乏科學性和規范性。以潛伏期數據為例，在文獻中，有的會直接計算日平均逃避潛伏期再進行兩個獨立樣本T檢驗或方差分析，屬于指標統計方法使用不當。
標準的都會用到方差的重復測量分析，但問題是無論是哪種實驗目的，作者基本都要用到方差的重復測量分析，也就是實驗設計目的沒有針對性。不同的研究目的，即采用Morris水迷宮的實驗方法，在實驗設計和統計分析中對分析方法有不同的側重，以免影響研究質量。接下來，我們將使用莫里斯水迷宮分析兩種常用的研究。 相關模型評價指標的實驗設計和統計分析
通常Morris水迷宮評價的疾病模型有癡呆相關模型、睡眠剝奪相關模型、腦疾病模型等。如果只需要評價這些模型是否成功，只需要得出模型組和對照組有無差異，是否有統計學意義的結論。如果有多個模型，并且需要比較哪個模型更好，還可以對兩兩比較做進一步的統計分析。在這類實驗中，雖然重復測量設計可以達到這一目的，但隨機區組設計也可以嚴格控制影響樣本結果的非處理因素，使各處理組盡可能均衡可比，實驗結果更準確。相比較而言，隨機區組設計更適合本研究目的。

隨機區組設計，又稱配伍組設計，通常根據相同或相似的性質(如動物巢、體重等非實驗因素)將受試者分為B區組(配伍組)。)，每個區塊的受試者被隨機分配到K個治療組。見表1。
隨機區組設計主要關注加工因素的影響，比較多個樣本均值的差異。數據的特征在于每個塊中相同的處理因子；組內數據是隨機分配的不同被試后處理效應的結果；數據是獨立的。可以看出，隨機區組設計將數據分為兩個方向:區組和治療組。分析區塊就是在控制一些可能影響實驗結果的主要非處理因素(區塊)的基礎上，比較不同處理組之間的差異。而且隨機區組設計只有一層隨機誤差，即觀察對象個體差異引起的隨機誤差。因此，隨機區組設計方法的差異檢驗結果會更準確。

如果只有一個模型組，即只有一個模型組和一個對照組，那么隨機區組的方差分析就可以等價于配對t檢驗。如果差異檢驗采用配對T檢驗，且數據滿足檢驗條件，也可建議采用以下設計模型，如表2所示。 如上表所示:造模前對比對照組和模型組(這類似于基線數據對比)。如果沒有統計學意義，但建模后有統計學意義，說明兩者有差異；同時對對照組和模型組造模前后進行比較。如果對照組無統計學意義而實驗組有統計學意義，也可以排除時間對處理因素的影響。該模型在應用中具有重要的現實意義。

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