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生产数据有很多形式。像产仔率和平均窝产活仔数，经常是分散的，或许需要用到离散分析等数据分析方法。另一种可替代的数据分析方法—均值分析法，提供了更加直观的基础方法。它简单直观的格式能让产仔护理员工通过观察SPC表格而进行估计。这篇论文展示了均值分析法分析PRRS控制项目的前后数据。
材料与方法
生产数据来自于PRRS病毒控制项目的一部分，这个项目在别处有更多细节。第三阶段主要为玉米作为谷物的利用率(第二阶段是小麦)。
简言之，母猪群全部为后备猪，采用封闭式管理，注射两次蓝耳病活疫苗PRRS® MLV，两次之间相隔30天，之后每个季度注射1次。基准期是项目开始之前的18个月。每个阶段都代表了为期12-18个月的控制猪蓝耳病的系统方法。数据是生产系统提供并授权的电子数据表，运用控制工具均值分析法对数据进行估值(Minitab 7.0)，其中展现了平均窝产活仔数/产仔率(图1)和生长期猪(护理阶段)的平均日增重(图2)。
结果
均值分析法显示了生产(图1)和生长中的猪的行为参量有了数据性的显著提高(图2)。均值分析法展示了在PBA/SF各个阶段上的显著区别;基准线以下，和第1-3阶段以上。除了第2阶段(优势改变是小麦代替玉米，采食量减少)之外，均值分析法显示所有ADG不同于总平均值(基准线以下，第1阶段和第3阶段以上;控制限定的第2阶段)。
图1 PBA/SF的ANOM分析
图2 ADG的ANOM分析
总结与讨论
均值分析法和其他更加传统的分析方法都可以定义显著的参数改变。ANOVA要求一个2步走方法率先检测是否有任何个体手段与其他不同，然后再进行第二个检测去揭示各值间的关系。均值分析法运用了一个单一的步骤鉴别出每个均值与总体研究样本总均值的对比差异。
很关键的一点是均值分析法将每组性能与全部数据的总均值相对比，而不是像方差分析那样直接在不同组之间作比较。阶段性均值与整体均值的比较更为保守，其限制仅为总体均值而非单个组之间的均值。(例，图2、1)
ANOVA和ANOM都是适合生产数据分析的选择。均值分析法定义了一个显著不同并且提供了简单图表式的方法。因为数据的可视化，ANOM是一个可以简单定义、提高改变和分析实际差异的有用方法。
