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一般情況，一項醫藥科研在統計研究設計方面出了問題，多半是原則性的或致命性的。此時科研工作的可靠性就如同是“墻頭蘆它”或“空中樓閣”，經不起“風吹雨打”。在我國醫藥科研工作中，在統計研究設計方面出現錯誤者并非少見，而這些錯誤無疑會降低我國科研工作的水平，阻礙我國醫藥科技事業發展。
在醫藥科研工作中，忽視統計研究設計或設計不完善的例子不勝枚舉。以下幾方面的錯誤較為常見：
缺乏必要的預試驗
一些科研工作者對所上研究的問題缺乏必要的了解，既不全面地查閱文獻資料，又不做必要的預試驗，更沒有制定完善的實驗設計案，盲目開展實驗。當實驗過程中出了問題時便措手不及。
缺乏與設計類型相匹配的收集實驗數據的表格
缺乏完善實驗設計指向的實驗研究者，常常也缺乏設計類型相匹配的收集實驗數據的表格。各實驗者常將實驗數據隨便記錄在零散的紙片上或用過的舊練習薄上，等到空閑時再來抄錄實驗數據。
選用的樣本含量不當
很多人誤認為實驗中全部動物數就叫做本次實驗的樣本含量，其實不然。如某研究者用15只動物做實驗，先按藥物作用時間長短將動物隨機均分成5組，每組3只;接著又按藥物的3種劑量將每組中的3只動物再均分成3個小組，每小組僅有1只動物。這個實驗研究中的樣本含是克競應當是15還是1呢?正確的回答n=l，而不是=15。
隨機化觀念淡漠
有些人誤認為隨便就是隨機，在分配小動物時，閉著眼睛從籠子里隨便地去抓動物，將先抓到的若干只動物放在一組，后抓到的若干只動物放入另一組;在臨床試驗中，按患者入院的先后順序分組，將先來院就診的若干個患者分入一組，后來院就診的若干個患者分入另一組。這些分組方法都是不正確的，違反了“隨機化原則”。
用單因素設計取代多因素設計
每次讓一個因素的水平變化，等找到該因素的所謂“最佳水平”后便固定不變了，用同樣的思路再依次去尋找其他因素的所謂“最佳水平”。最后將全部 因素的所謂“最佳水平”組合在一起，研究者就認為得出了“最優實驗條件”。這種做法，不僅浪費人力、物力和時間，而且，當因素之間存在顯著性交互作用時，易得出錯誤的結論。
統計研究設計方面存在的問題很多，其對醫藥科研工作的危害性是不言而喻的。所有從事醫藥科研工作的實際L作者和管理者對此都不應掉以輕心，更不應熟視無睹，應盡快提高我國的醫藥科技事業。
