准确评估奶牛群的产奶量和健康状况对于制定有效的营养和管理策略至关重要，但变异性仍然是一个主要挑战。JMP 19 能够利用高级统计比较对农场干预数据进行全面分析，并以直观的方式提供对连续变量和分类变量的可靠解读。
连续变量（例如，产奶量、反刍时间）采用描述性统计量（均值、标准差、标准误和 95% 置信区间）进行汇总，并通过箱线图、直方图和时间序列图进行可视化，以表征其分布和时间趋势。组间比较采用 t 检验（针对两水平因素）和方差分析（针对多水平处理），随后进行 Tukey 或 Bonferroni 事后检验。
对于分类变量（例如，乳腺炎发病率），JMP 19 提供卡方检验、小样本 Fisher 精确检验以及用于估计比值比的逻辑回归。正态性（Shapiro-Wilk 检验）、独立性（残差诊断）和方差齐性（Levene 检验）等统计假设均经过严格验证。
这种分析方法为准确评估重要的治疗效果和畜群决策提供了坚实的基础。
