一項大型的實驗，過程中發現情況是最好的，沒有發現情況只能最後做資料分析，而實驗會得到很多的資料。

資料分析是個非常複雜的工作，因為實驗過程中得到的資料太多，分析有各種各樣的情況，電腦模擬只能做出最基礎的分析結果，一般還是要研究人員自己去看資料，找出可能存在發現問題的地方。

一般來講，都是重點看異常的低值或高值，最好是低很多或者高很多的數值。

正常偏低，也是正常的數值。

醫學的研究資料，尤其是在檢測有機物、細胞，或病變等複雜問題得到的資料，和化學、物理等固定概念不同。

生物體、人體的異常，影響因素有很多。

這個可以以血常規檢測來舉例。

普通人做血常規檢測，很難所有資料都是正常的，哪怕身體沒有任何明顯的疾病，血常規的各項資料也會受到很多因素影響，甚至說攝取的食物，都很容易影響到血常規檢測的各項資料，因為很多食物被分解以後，一些蛋白質等物質就可能進入血液中，在血液中產生一系列的生物變化，從而對血液分析的各項資料含量造成影響。

所以說特性的正常偏低，並不在研究人員的重點檢測範圍呢，類似的偏低影響的因素實在太多了。

哪怕是好幾個同一種因素的特性都是正常偏低，也可能是受到某些其他因素的影響，並不能確定是真正的異常。

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