젖소 무리의 우유 생산량과 건강 상태를 정확하게 평가하는 것은 효과적인 영양 및 관리 전략을 개발하는 데 필수적이지만, 변동성은 여전히 주요 과제입니다. JMP 19는 고급 통계 비교를 통해 농장 개입 데이터를 철저하게 분석하고, 연속형 및 범주형 변수를 직관적인 방식으로 해석할 수 있도록 지원합니다.
연속 변수(예: 유량, 반추 시간)는 기술 통계량(평균, 표준 편차, 표준 오차 및 95% 신뢰 구간)을 사용하여 요약하고, 분포 및 시간적 추세를 파악하기 위해 상자 그림, 히스토그램 및 시계열 그래프를 통해 시각화했습니다. 그룹 간 비교는 2단계 요인에 대해서는 t-검정을, 다단계 처리에 대해서는 분산 분석(ANOVA)을 사용하고, 사후 검정으로 Tukey 또는 Bonferroni 검정을 실시했습니다.
범주형 변수(예: 유방염 발생률)와 관련하여 JMP 19는 카이제곱 검정, 소규모 표본에 대한 피셔의 정확 검정, 그리고 오즈비를 추정하기 위한 로지스틱 회귀 분석을 제공합니다. 정규성(샤피로-윌크 검정), 독립성(잔차 진단), 분산의 동질성(레벤 검정)과 같은 통계적 가정은 엄격하게 검증됩니다.
이러한 분석적 접근 방식은 중요한 치료 효과와 집단 의사결정을 정확하게 평가하기 위한 견고한 기반을 제공합니다.
