描述性分析检验共30页
第三章描述性统计分析
描述性统计分析指标
统计量可分为两类
一类表示数据的中心位置，例如均值、中位数、众 数等 一类表示数据的离散程度，例如方差、标准差、极 差等用来衡量个体偏离中心的程度。
描述单变量分布的三种方式
用数字呈现一个变量的分布 用表格呈现一个变量的分布 用图形呈现一个变量的分布
Frequencies
在交叉列联表中，除了频数外还引进了各种百分 比。例如表中第一行中的33.3％， 33.3％， 33.3 ％分别是高级工程师3人中各学历人数所占的比例 ，称为行百分比（Row percentage），一行的百 分比总和为100％；表中第一列的25.0％，25.0％ ，50.0％分别是本科学历4人中各职称人数所占的 比例，称为列百分比（Column percentage）， 一列的列百分比总和为100％，表中的6.3％，6.3 ％，12.5％等分别是总人数16人中各交叉组中人 数所占的百分比，称为总百分比（Total percentage），所有格子中的总百分比之和也为 100％。
例子
假设我们有以下的三组观测值：
观测A：11，12，13，16，16，17，18，21 观测B：14，15，15，15，16，16，16，17 观测C：11，11，11，12，19，20，20，20
这三组观测值的均值都是15.5，那么这三组数 据是否相似呢？
离散趋势
离散趋势的描述
本科 职称 高 级工 程师 Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total 1 33.3% 25.0% 6.3% 1 25.0% 25.0% 6.3% 2 33.3% 50.0% 12.5% 0 .0% .0% .0% 4 25.0% 100.0% 25.0%
描述性分析或检验
表8.4 添加了磷酸三钠的火鸡肉馅饼的风味描述词汇、定义及参照物
(3) 呈现的次序——时间方面(感觉顺序的确定)
❖ 样品各特性特征出现的顺序
❖ 余味和滞留度
余味：样品被吞下(或吐出)后，出现的与原来不同的 特性特征。
滞留度：样品已经被吞下(或吐出)后，继续感觉到的 特性特征。
(4) 总体感觉——综合方面(综合印象评估) ① 气味和风味的总强度
② 综合效果（平衡/混合效果，振幅）：不作为评 价产品整体质量的指标。
(三) 风味剖析法(Flavor Profile)
20世纪40年代建立，是唯一正式的定性描述分析方 法。
程序：由4-6名受过培训的品评人员组成，对一个产 品的能够被感知到的所有气味和风味，它们的强 度、出现的顺序以及余味进行描述、讨论、达成 一致意见之后，由品评小组长进行总结，并形成 书面报告。
试验步骤： ➢ 使用标度： ) (=阈值；1=轻微；2=中等；3=强烈。
以上标识后面跟+和-表示高于或低于，比如2+表示 高于中等强度，但还达不到强烈的程度。 ➢ 所有品评人员围坐在圆桌旁，先由每个人对所有样 品就存在风味、出现顺序以及风味强度进行评价。 然后大家一起讨论。连续几天重复以上过程，直到 所有品评人员对样品风味、出现顺序以及风味强度 达成一致意见。最后再对样品进行最后一次正式试 验，以确保大家的意见没有出入。 试验结果：大家形成的描述词汇、定义以及参照物见 表8.4，产品最终的风味剖析见表8.5。
2. 分类： (1)一致方法 ❖ 必要条件：评价小组的组织者也参加评价，评价 员对产品特征描述达到一致。 (2) 独立方法 ❖ 必要条件：小组组织者一般不参加评价，评价小 组意见不需要一致。
❖ 应做工作：
食品描述性分析检验(食品感官评定课件)
❖ 品评小组的意见很可能被小组中地位较高的人所左右，而 其它品评员的意见得不到体现，这是风味剖面法最大的不 足。
❖ 为减少个人因素的影响，有人认为品评小组的组长应该由 参评人员轮流担任。
❖ 质构仪就是对产品的质地进行测量的常用仪器，现在 很多人对产品质地进行测量时，将仪器测得的数据同 感官评定小组测得的数据进行比较，研究二者的相关 性。
❖ 定量描述分析法是在风味剖面法和质地剖面法的基础上发 展起来的一种描述分析方法。
❖ 是由10~12名经过筛选和培训的品评人员组成评定小组， 对一个产品能被感知到的所有感官特征，它们的强度、出 现的顺序、余味、滞留度以及综合印象等进行描述，使用 非结构化的线性标度，描述分析的结果通过统计分析得出 结论，并形成蜘蛛网形图表。
每个人的评定结果最后都交给品评小组组长，由他带领品 评员讨论，综合大家意见，形成对产品风味特性的抑制描 述。包括样品所有的气味和风味特性、强度、出现顺序、 滞留度及整体印象。风味剖面分析结果的报告可以是表格 或图形，图形有扇形、半圆形、圆形和蜘蛛网形。
❖ 风味剖面分析是一种一致性技术，所使用的标度主要是数 字和符号，不能进行统计分析，属于定性描述分析方法。 不过Tilgner提出过一些对风味剖面法应用改进的尝试， 包括采用统计方法对结果进行分析。
❖ 但是风味剖面法最大的优点是方便快捷，在测试人员聚集 之后，品评时间大约为1h，由参评人员对产品的各项性 质进行评定，然后得出综合结论。
❖ 质地剖面法是在风味剖面法之后另一个具有重要意义的描 述分析法。
❖ 质地剖面法是对食品的质地从其机械、几何、脂肪和水分 特性方面进行感官分析，描述从咬第一口到咀嚼完成的全 过程中所感受到的以上特性存在的程度及其呈现的顺序。
202X年流行病学03章-描述性研究
人民卫生出版社
✓整群抽样(chōu yànɡ) cluster sampling
引言
将总体分成若干群组，抽取部分群组 单纯整群抽样
调查(diào chá)被抽到的群组中的全部个体
二阶段抽样
调查部分个体
第7版 流行病学配套光盘
第二十七页，共五十三页。
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引言
✓多阶段(jiēduàn)抽样
人民卫生出版社
引言
➢确定样本量和抽样(chōu yànɡ)方法——样本 量 非随机抽样
选择样本时，加入人主观因素，使总体中每个个体被抽取
的机会(jī huì)是不均等的
随机抽样
遵循随机化原则，保证总体中每一个对象都有同等机会被
选入作为研究对象
第7版 流行病学配套光盘
第二十二页，共五十三页。
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第7版 流行病学配套光盘
第三十三页，共五十三页。
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引言
现况研究(yánjiū)的常见偏倚及其控制
➢ 定义 ➢ 产生原因(yuányīn)
➢ 控制
第7版 流行病学配套光盘
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➢定义(dìngyì)
引言
偏倚是指从研究设计、到实施、到数据处理和分析的各 个环节中产生的系统误差，以及结果解释、推论中的片 面性，导致研究结果与真实情况之间出现倾向性的差异， 从而错误地描述(miáo shù)暴露与疾病之间的联系，则称之 为偏倚。
第7版 流行病学配套光盘
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➢控制(kòngzhì)
引言
第7版 流行病学配套光盘
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描述性统计分析实验原理
描述性统计分析实验原理描述性统计分析是一种数据的整理方法，是用来解释数据特征、显示或检验数据之间相关关系的统计方法。
它在自然科学、社会科学和生命科学领域中有广泛的应用，如测定大气污染程度，探索遗传物质，寻找能治疗疾病的药物等。
描述性统计分析方法与试验设计相辅相成，两者的区别在于：前者使用样本，后者使用对象。
描述性统计分析的目的是根据统计研究的目标，提供观察数据集合的信息量，以便确定分析方法，并了解对数据分析结果做出评价的方法。
描述性统计分析方法主要用于从不完全的样本信息中探索未知的规律，并且经常使用各种统计图表进行描述。
比如相关分析中的直方图、正交性检验中的直方图、非参数检验中的单因素方差分析图、聚类分析中的图形显示等等。
但实际上，在实际操作中，通过画图表来说明所要研究的现象是十分困难的，所以需要使用文字来描述这些现象。
同时由于现代科技的迅速发展，现象的复杂性、变化性日益加强，从描述性统计分析中也很难再得到什么有效的信息，而不能满足人们对信息需求的愿望。
1．描述性统计分析可以分为两大类，即描述性分析和推断性分析。
描述性分析即为分析方法提供特定的结构来描述或揭示观察对象，其主要用于解释数据特征，以便评估数据集之间的关系。
而推断性分析则通过揭示观察数据集之间的相互依赖关系来预测结果，通常只用于对数据进行推论。
当然，也有少部分推断性分析是属于描述性分析的，如假设检验中，一般地，若检验假设H成立，可以推论假设H，否则不能。
而又有大部分推断性分析是属于描述性分析的，如使用聚类分析等。
2．描述性统计分析的具体步骤如下：(1)描述观察数据；(2)选择合适的统计方法；(3)确定数据的变异范围；(4)分析观察数据；(5)使用统计分析图表对观察数据进行分析，得出分析结论。
但是对多因素进行描述性统计分析时，可能需要考虑多个变量，对每一个因素都给予一定的描述，对描述的次序就没有限制了，不过还是要遵循“有先有后”的原则。
描述性分析检验
2.强度—定量方面
强度表达了每个感官特性的程度大小,它 是通过按一定的尺度对样品评分来表述的。
描述分析中最常用的3种评分标度:
类项标度; 线型标度; 量值估计标度.
定量分析的有效性和可靠性取决于：
⑴选用的尺度范围应足够宽,能包括参数强 度的所有范围,同时应有足够的离散点,以便描 述样品间强度的微小差异；
⑵全面培训品评人员，熟悉掌握标尺的使 用；
⑶参照标尺的使用应一致，以保持试验结 果的一致性。
3.呈现次序—时间方面
除了考虑样品的属性(定性)和属性的强度 (定量)外，品评员通常还需要感知样品间某 些感官属性表现出来的顺序。
物理特性出现的次序通常和样品被处理的 方式有关；
然而，由于化学感觉（气味和风味），样 品的化学组成和某些物理属性（温度、体积、 浓度）可能会改变某些感官属性检测出来的 顺序。
二、定量描述性检验法
评价员对构成样品质量特征的各个指标的强度， 进行完整、准确的评价。
可在简单描述性检验中所确定的词汇中选择适当 的词汇，可单独或结合地用于鉴评气味、风味、 外观和质地。此方法对质量控制、质量分析、确 定产品之间差异的性质、新产品研制、产品品质 的改良等最为有效，并且可以提供与仪器检验数 据对比的感官参考数据。
(1)由评价员用任意的词汇，对样品的特性进行描述。 (2)提供指标评价表，评价员按评价表中所列出描述各种质量 特征的词汇进行评价。比如： 外观：色泽深、浅、有杂色、有光泽、苍白、饱满； 口感：黏稠、粗糙、细腻、油腻、润滑、酥、脆； 组织结构：致密、松散、厚重、不规则、蜂窝状、层状、疏 松等。 评价员完成评价后进行统计，根据每一描述性词汇使用的频 数，得出评价结果。
品质评价实验报告——描述性检验法
食品品质评价—描述检验法一、实验目的通过实验了解定量描述检验法的定义、特点及其应用；初步学会定量描述检验的方法。
本实验是利用定量描述检验法评价两种品牌的西红柿薯条和薯片的总体品质，分析其感官差异。
二、实验方法原理制定具体实验方案、对实验的样品进行准备，组织同学进行品尝并参加样品的品尝，根据人的感觉包括味觉、嗅觉、视觉、听觉和触觉等，用语言、文字、符号或数据进行记录，再运用概率统计原理进行统计分析，画出风味剖面图并对剖面图进行分析从而得出结论，对食品的色、香、味、形、质地、口感等各项指标做出评价。
三、样品及器具1.样品：两种番茄味薯片（可比克，上好佳）2.器具：被子，托盘，纸条，笔，纸巾四、方法步骤1.召开信息会，熟悉产品，确定产品特性特征及强度等级，采用GB12313-90标度 A（数字）；2.确定评价方法：独立方法；3.评价组长按定量描述检验法程序做好样品的‘描述检验问卷’；4 两种薯条 /片样品以随机三位数编号，放在托盘内，呈递给评价员；5.评价员在熟悉薯条 /片产品的各项特性特征，独立品评，并填写问卷表；5.数据处理分组：按编号分成两大组进行数据统计分析，其中：1-22 号为第一大组（薯条），23-44 号为第二大组（薯片），结果报告形式：用QDA图报告总体评价结果；用方差分析报告样品间和评价员差异。
五、心得体会本次实验我对描述检验方法有了更进一步的认识，初步学会了定量描述检验的方法。
作为实验员，从样品特性特征的鉴定、感觉顺序的确定、采用数字法进行强度评价、余味和滞留度的测定、综合印象的评估，到实验的前期准备工作以及本次实验的内容——利用定量描述检验法评价两种品牌的番茄薯片的总体品质，整个过程我都参与了。
虽然多花了许多时间，但也有很多收获。
我对定量描述检验法的整个流程有了深层理解和深刻印象，同时也交到了很多朋友。
只有亲自动手实践，理论联系实际，才能更好地掌握理论知识，将所学内容应用于实践当中。
10食品感官评定方法(分析或描述性检验篇)
（3）直线评估法：在直线段上规定中心点为
“0”，两端各标叙词或直接在直线段规定两端
点叙词，以所标线段距一侧的长短表示强度。
弱
强
综合印象的评估
通常在一个三点标度上评估：1表示低， 2表示中，3表示高。
在一致方法中，评定小组赞同一个综 合印象。 在独立方法中，每个评定员分别评估 综合印象，然后计算其平均值 。
香、回香、余香、悠长、绵长、谐调、完满、浮香、芳香、陈
酒香、异香、焦香、香韵、异气、刺激性气味、臭气等。例如， 茅台酒的香气特点是：香气幽雅细致，香而不艳，低而不淡， 略有焦香而不出头，柔和绵长。
表示滋味程度的术语：浓淡、醇和、醇厚、香醇甜净、
绵软、清冽、粗糙、燥辣、粗暴、后味、余味、回味、回甜、 甜净、甜绵、醇甜、甘洌、甘润、甘爽、邪味、异味、尾子
沙司酱风味剖面分析报告（独立方法）
法的不同可分为一致方法和独立方法两大类型。
• 一致方法的含义是，在检验中所有的评价员 （包括评价小组组长）都是一个集体的一部分
而工作，目的是获得一个评价小组赞同的综合
结论，使对被评价的产品的风味特点达到一致
的认识。可借助参比样品来进行，有时需要多
次讨论方可达到目的。
• 独立方法是由评价员在小组内先讨论产品的风 味等特征，然后由每个评价员单独工作，记录 对食品感觉的评价成绩，最后再汇总分析（用
第六章 分析或描述性检验
分析或描述性检验：评定员对产 品的所有品质特性进行定性、定量分 析和描述的感官评定方法。
要求评定产品的所有感官特性，如：
外观（颜色、表面质地、大小和形状）；
芳香特征（嗅觉、鼻腔感觉）；
口中的风味特性（味觉、嗅觉及口腔的冷、 热、辣、涩等知觉和余味）； 组织特性（口感质地）。
食品感官评定方法(分析或描述性检验篇)
• 强度评价的方法主要有： • （1）数字评估法 • 0=不存在 1=刚好可识别 2=弱 3=中等
4=强 5=很强 • （ 2 ）标度点评估法 弱○ ○ ○ ○ ○ ○ 强
• 在每个标度的两端写上相应的叙词，其中 间级数或点数根据特性特征改变，在标度点 “○”上写出的1~7 数值，符合该点的强度。
.
（3）直线评估法：在直线段上规定中心点为 “0”，两端各标叙词或直接在直线段规定两端 点叙词，以所标线段距一侧的长短表示强度。
弱
强
综合印象的评估
通常在一个三点标度上评估：1表示低， 2表示中，3表示高。
在一致方法中，评定小组赞同一个综 合印象。
在独立方法中，每个评定员分别评估 综合印象，然后计算其平均值 。
每种特性强度记在轴上，联结各点，建立一个风味 剖面（b）
沙司酱风味剖面分析报告（独立方法）
.
.
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是属于说明食品质和量兼用的方法。多用于判
断两种产品之间是否存在差异和差异存在的方
面，以及差异的大小，产品质量控制，质量分
析，新产品开发和产品品质改良等方面。
.
饼干实例
• （1）实验目的 通过实用组分不断增加（每 次增加一种）的饼干来训练品评人员形成描述 词汇的能力。该实验也可作为其他含有多种成 分食品的品评人员的培训参考。
表示滋味程度的术语：浓淡、醇和、醇厚、香醇甜净、 绵软、清冽、粗糙、燥辣、粗暴、后味、余味、回味、回甜、 甜净、甜绵、醇甜、甘洌、甘润、甘爽、邪味、异味、尾子 不净等。
表示外观有：一般、深、苍白、暗状、油斑、白斑、褪 色、斑纹、波动、有杂色；
表示结构有：一般、粘性、油腻、厚重、薄弱、易碎、 断向粗糙、裂缝、不规则、粉状感、有孔、油脂析出、有线 散现象等。
5. 感官评定方法-描述性分析
描述性分析定义应用描述性分析发展史 基本原理评价员表现描述性分析方法定义描述性检验是食品感官领域中测定食品质量特征的主要方法，也是最复杂、应用最广泛的方法。
要求经过训练的评价员对食品的各个感官属性进行定性描述和定量检测。
1）检测（区分）；2）产品的感官属性描述（定性）；3）以上感官属性的强度值（定量）；由5-20名经培训的评价员完成感官评定和描述性分析感官评定喜好度检验分析型检验差别检验描述性检验风味剖面喜好度检验质构剖面自由选择剖面蛛网图分析定量描述性分析（QDA）描述性分析应用描述性分析方法主要是用来获得食品、饮料等的外观、气味、风味和质构的细节特征描述、个人护理用品的质感、织布的手感等等，即各类产品的感官特征。
定义目标产品的感官特性和为新产品开发提供理想产品特性的依据追踪产品的感官特性在货架期内的变化将产品的感官属性与仪器分析的理化特性结合分析•颜色•质构•风味在进行消费者测试之前，结合产品的感官属性，来设计问卷及更有效地理解消费者测试数据；描述性分析发展史第一个正式地、系统地描述性分析过程被称为：风味剖面分析1949年，由Cairncross和Sjostrom建立的在风味剖面分析之前，一些不系统地、不正式地描述性分析方法包括：•早期的化学家常使用他们的嗅觉去定义一些化学物质的感官特性•专业闻香师等长期建立和使用描述词。
红酒、茶、咖啡等其他传统行业的专家长期使用描述性语言去定义他们的产品而普通消费者，每天都在使用不正式的描述性分析描述性分析中的里程碑：●定量描述性分析（QDA）1974年H. Stone, J.Sidel等人建立1970s US和UK的酿酒●啤酒风味轮的建立1970s US和UK的酿酒科学家专家决定红酒品质好坏到描述性分析1960s-1970s，加州大学戴维斯分校，M.Amerine戴维斯分校&加州红酒行业A.Noble描述性分析基本原理描述性分析方法的基本原理或组成：•描述性语言 = 定性方面•强度标尺 = 定量方面大部分描述性分析方法的基本步骤：•筛选评价员及基础培训•建立属性术语•建立属性的定义及参照样•形成评分表（属性的顺序、评价过程和标度）•培训评价员（小组培训、个人培训）•考核评价员•产品描述性分析（产品的实际评价）建立属性术语描述性术语：产品中可识别的感官属性，也被称为：感官特征、描述性词汇、描述词、属性、描述性专业术语等描述性术语初建来源：•词汇库•文献•评价员自己形成术语建立：•实验人员向评价员提供一系列有代表性的产品（从待评价的产品中挑选）•评价员对这些产品进行描述(主要集中在能区分样品的属性上）术语建立方法：•筛选频率较高的属性（外观、气味、风味、基本味及质构），保留频次 > 30% •合并有充分定义的属性；更换或删除较难理解的属性•确定初步描述词描述性术语确定的规则：•客观的•独有的（无重复）•易理解的•可被译成其他语言•其参照样易准备风味或香气轮的建立：•威士忌行业（UK）•酿造行业（UK和US）•红酒行业（US）强度评分标尺：•有些方法让评价员按照自己的方式使用标尺，只要能区分产品及与其他评价员保持一致即可）；•其他方法校准评价员使用标尺的方式完全一样，即需大量培训，对于指定样品给出相同的分值概念一致化：评价员对于属性术语的理解是一致的：•认真定义术语及其评价方式•针对大部分属性，准备参照样/标样定义及评价方式：•弹性：样品第一次压缩后能够再恢复的程度；对于粽子，可用手指压缩一次能够回复的程度；•粘性：米粒对嘴唇的黏附程度；•咀嚼性：样品在吞咽前所需咀嚼的次数；•残留固形物含量：吞咽后口腔残留的松散的颗粒物含量。
描述性统计分析
选入需要描述的 变量，可选入多个
确定是否将原始数 据的标准正态变换 结果存为新变量。
变量列表顺序 字母顺序 均数升序 均数降序。
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 血清总胆固醇 101 2.70 7.22 4.6995 .86162 Valid N (listwise)101
• 7.1.2 分析实例 • 例6.1 某地101例健康男子血清总胆固醇值 测定结果存在文件danguchun.sav中，请绘 制频数表、直方图，计算均数、标准差、 变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5 。
操作过程如下： 1.Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies 2.Variables框：选入X 3.单击Statistics钮： 4.选中Mean、Std.deviation、Median复选框 5. 单击Percentiles：输入2.5：单击Add：输入97.5： 单击Add： 6. 单击Continue钮 7. 单击Charts钮： 8. 选中Bar charts 9. 单击Continue钮 10. 单击OK
一个典型的Descriptives 过程结果统计表 最上方为表格名称， 左下方为分析变量名，可见样本量N为101例； 均数：Mean=4.6995， 最大值 ：Maximum=7.22， 标准差 ：STD=0.8616， 最小值：Minimum=2.70。
7.3 Explore过程 Explore过程
• 主要用于对资料数据的性质、分布状况等 完全不清楚时的进行分析，故称探索性分 析。在常用的描述性统计指标的基础上， 它又增加了有关数据详细分布特征的文字 与图形描述，如茎叶图、箱式图等，显得 更加详细全面。还可以为以方差齐性为目 的的变量变换提供线索，有助于用户制定 继续分析的方案。
实验二：描述性分析实验报告
数据分析及优化设计实验指导书（实验报告）实验名称描述性分析实验实验目的1、熟练掌握利用MATLAB软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度、中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差。
2、熟练掌握jbtest与kstest关于一维数据的正态性检验。
3、掌握统计作图方法。
4、掌握多维数据的数字特征与相关矩阵的处理方法。
实验题答案实验一：1998年到2020年，我国汽车产量相关统计数据如表所示，解决以下问题：1）计算各项指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度；对数据进行读取，并计算各个指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度，代码如下：1.A=xlsread('第二章数据 experiment2_1.xlsx');=["生产产量(万吨)","金属切削机床产量(万台)","汽车产量(万辆)"]3.M=mean(A); %计算各指标（即各列）的均值4.SD=std(A); %计算各指标标准差5.V=SD./abs(M); %计算各指标变异系数6.SM=[0.25,0.5,0.25]*prctile(A,[25;50;75]); %计算各指标（即各列）的三均值7.pd=skewness(A,0); %计算每列数据的偏度8.fd=kurtosis(A,0)-3; %计算每列数据的峰度9.OUT=["数据名称",NAME;"平均值",M;"标准差",SD;"变异系数",V;"三均值",SM;"偏度",pd;"峰度",fd]在编辑器中输入代码，并保存为.m文件，在命令行窗口中输出各个计算结果如下图所示：2）各项指标是否服从正态分布？若服从正态分布，计算概率为1%时的生铁产量、金属切削机床产量及汽车产量；若不服从正态分布，利用Box-Cox 变换将数据进行变换，对变换后的数据进行相应的分析；对各项指标进行JB检验、KS检验和改进KS检验（即Lilliefors检验），并结合QQ图进行分析判断各项对应指标是否服从正态分布，Matlab中代码如下：1.%%-------------------------------绘图-------------------------------%%2.a1=A(:,[1]); %生铁产量（万吨）3.a2=A(:,[2]); %金属切削机床产量（万台）4.a3=A(:,[3]); %汽车产量（万辆）5.subplot(1,3,1),qqplot(a1),title('生铁产量');6.subplot(1,3,2),qqplot(a2),title('金属切削机床产量');7.subplot(1,3,3),qqplot(a3),title('汽车产量');8.h1=jbtest(X); %JB检验9.h2=kstest(X); %KS检验10.h3=lillietest(X); %改进KS检验11.H=[h1;h2;h3];各列指标检验结果如下：可以看出，生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标都满足h1=0，h2=1，h3=0，表示JB检验和Lilliefors检验支持生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标都服从正态分布，KS检验不支持生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标服从正态分布。
描述性检验实施的基本步骤
描述性检验实施的基本步骤概述描述性统计是通过对样本数据进行整理、总结和展示，来揭示数据的分布、集中趋势和离散程度等特征的一种统计方法。
描述性检验是描述性统计的一部分，它用于检验数据的分布是否满足某种特定的假设。
本文将介绍描述性检验的基本步骤。
步骤一：确定研究问题在进行描述性检验之前，首先需要明确研究的问题。
例如，我们想要了解某个特定群体的年龄分布情况是否符合正态分布假设。
步骤二：收集数据为了进行描述性检验，我们需要收集相关的数据。
数据可以以不同的形式存在，如连续型数据、离散型数据或分类数据等。
确保数据的准确性和完整性是非常重要的。
步骤三：数据整理与总结在进行描述性检验之前，需要对收集到的数据进行整理和总结。
这包括对数据的清洗、去除异常值或缺失值、计算频数和百分比等。
以下是对数据进行整理和总结时常用的方法：- 计算数据的中心趋势，如均值、中位数和众数等； - 计算数据的分散程度，如方差、标准差和四分位距等； - 绘制数据的图表，如直方图、箱线图和散点图等。
步骤四：检验数据的分布描述性检验的主要目的是判断数据是否符合某种特定的分布。
在进行分布检验时，常用的方法包括正态性检验和偏度检验等。
以下是常用的检验方法： - 正态性检验：常用的方法有Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验等； - 偏度检验：常用的方法有Skewness检验和Kurtosis检验等。
步骤五：解读结果最后一步是解读描述性检验的结果。
根据数据的分布情况，我们可以判断数据是否符合某种特定的假设。
例如，如果经过正态性检验发现数据的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝正态性假设，说明数据不符合正态分布。
总结描述性检验是对数据进行整理、总结和展示的一种统计方法，常用于检验数据的分布是否符合某种特定的假设。
基本步骤包括确定研究问题、收集数据、数据整理与总结、检验数据的分布和解读结果。