यह अध्ययन केन्या में कृषि उपज में सुधार के लिए प्रक्रिया-नियंत्रण प्रणालियों के उपयोग की जांच करता है, जिसमें कई स्तरों के पुनर regresion विश्लेषण के लिए विधियों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। एक मल्टीलेवल रिग्रेशन विश्लेषण किया गया, जिसमें कृषि स्तर के इनपुट, किसान की विशेषताएँ, और पर्यावरणीय स्थितियों जैसे कई स्तरों के डेटा पर विचार किया गया। अध्ययन ने डेटा सेट में निश्चित और अप्रत्याशित प्रभावों को ध्यान में रखते हुए एक मिश्रित-प्रभाव मॉडल का उपयोग किया, जिससे विभिन्न स्तरों में मजबूत अनुमान सुनिश्चित किए गए। विश्लेषण से यह पता चला कि खेत के स्तर पर प्रक्रिया-नियंत्रण प्रणालियों को शामिल करने से पारंपरिक खेती के तरीकों की तुलना में उपज में औसतन 15% सुधार होता है (95% विश्वास अंतराल: 13-17%)। यह अध्ययन केन्या में कृषि उत्पादन बढ़ाने के लिए उन्नत प्रक्रिया-नियंत्रण प्रणालियों को अपनाने का समर्थन करता है, विशेष रूप से खेत स्तर पर। किसानों और नीति निर्माताओं को इन प्रणालियों में निवेश करने और उन्हें लागू करने के लिए प्रोत्साहित किया गया है, ताकि स्थायी उपज सुधार हासिल किया जा सके और समग्र खाद्य सुरक्षा को बढ़ावा मिल सके। कृषि उत्पादन सुधार, प्रक्रिया-नियंत्रण प्रणालियाँ, मल्टीलेवल रिग्रेशन विश्लेषण, खेत-स्तरीय प्रभावशीलता। रखरखाव का परिणाम Y₈ₓ=₀+₁X₈ₓ+uᵢ+₈ₓ के रूप में मॉडल किया गया, जिसमें हेटेरोस्केडास्टिसिटी-संगत त्रुटियों का उपयोग कर मजबूती जांची गई।
म्वांगी काहोरा गिटोंगा (मोन,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।