Pensando que você pode aumentar o número de classes, a findInterval() é interessante.

z1 <- rnorm(n=100, mean=0.73436, sd=0.104739)
z2 <- rnorm(n=100, mean=0.69173, sd=0.104492)
z <- c(z1,z2)

status <- rep("sadio", length(z))
i <- 0.69173+c(-1,1)*0.008838306
fi <- findInterval(z, i)
status[fi==1] <- "atacado"

plot(z, col=fi+1)
abline(h=i, lty=2)

Vai uma dúvida minha que tá fora do escopo. Você tá classificando novas observações (observações futuras) pelo intervalo de confiança (para um parâmetro) gerado em uma análise. Talvez isso não seja adequado. O nível de confiança desse intervalo (95%) não significa que 95% das observações serão classificadas como "atacada". 95% é o nível de cobertura do intervalo que representa a probabilidade dele conter o parâmetro. Não seria mais apropriado um intervalo de predição (para observação futura)?

À disposição.

Walmes.