首先，我们需要对前期所有实验数据进行系统分析，明确哪些变量或参数可能导致了结果之间的差异。这一步骤至关重要，因为它能帮助我们聚焦于真正需要解决的问题点上。

接下来，在确定了潜在影响因素之后，可以考虑采用以下几种策略来设计验证实验：

1. 重复性测试：对于之前使用的实验方法再次执行相同的操作流程，并确保每一步都严格按照标准操作规程进行，以排除人为操作失误的可能性。

2. 增加样本量：如果是因为样本数量不足导致的结果波动，则可以通过扩大样本规模来进行验证。这样不仅可以提高统计学意义上的可靠性，也能更好地反映实际情况。

3. 引入新的检测手段：有时候，单一的技术平台可能存在局限性，因此尝试使用互补性强的技术方法（如分子生物学技术与化学分析相结合）来交叉验证先前获得的数据。

4. 优化实验条件：根据初步研究中发现的最佳条件范围，进一步细化每个参数的具体数值，力求找到最适合作为目标的最佳组合。

5. 多中心协作研究：若内部资源有限或者难以完全控制外界干扰因素时，可以选择与其他实验室合作开展联合研究项目。通过共享数据和技术支持，可以从更广阔的视角审视问题所在。

最后，请记得在整个过程中保持开放的态度去接受新发现，并及时调整研究方向。即使最终未能完全消除分歧，只要能够清楚解释背后的原因，同样是对科学探索过程的一种贡献。总之，耐心细致地对待每一个环节，相信总会找到解决问题的办法！