定距指标是什么

那位解释的不准确，或者说不对。定类变量就是变量值是分类的，一个一个类别，定序变量的变量值也是一个一个分类但是有等级次序，而定距变量的变量值是一个一个具体的数据，并且是连续性的数据，这些数据可以加减乘除，其中统计中还有一个定比变量，它和定距变量的唯一的区别就是它存在绝对零点，也就是说当变量值取0的时候，是有意义的，比如年龄取0的时候就表示没有年龄，但是温度取0的时候不表示没有温度，因此温度就是定比变量。这里的教育年限看他是否是定比变量还是定距变量，主要看它的变量值，如果在输入数据的时候，变量教育年限的变量值是分类的，比如三年以下，三到五年，五年以上等等这样的情况就是定序变量；如果它的变量值是1年，2年，4年，10年等等具体的数据时，它就是定距变量，当然我们可以将定距变量当作定比变量来使用。这两中变量在相关分析和回归分析时，需要严格区分。

定类一般是定性分析，质量变量后面两个是数量变量定序变量，能比大小但是只能加减，不能乘除，无绝对零点定距变量，能比大小，能做加减乘除法运算，有绝对零点

只要你知道定距变量和定序变量的区别就能分析这个问题，差别就在于前者每个数值和前后数值间的差值是固定的，相等的，而定序变量的数值之间只有大小的差别，但每个数值和相邻数值的差值不知道。所以如果你直接用年龄原始数值来表示年龄变量，那年龄就是等距变量。但如果你用年龄段，且年龄段之间的差距明显不同，那就是定序变量，比如A18-29岁和E60-65岁明明显不同的，这显然ABCDE是定序变量，ABCDE之间的差值是不同的。但你不用过于担心这个问题，你给变量名名为定序还是尺度变量，不会影响分析结果。能够使操作结果不同的只能是你选择的分析手段，比如在你确知两变量都是定序变量时，求相关就用spearman等级相关。

都是翻译惹的祸：Scale是可比连续量。Nominal是名义变量。这两大类意思是Scale变量如同人的存款可以运算，Nominal如同人的名字无法数学运算一个人的年龄当然是连续量，可以加减乘除运算的。但是你把年龄分箱了，他就不能运算了。

只要你知道定距变量和定序变量的区别就能分析这个问题，差别就在于前者每个数值和前后数值间的差值是固定的，相等的，而定序变量的数值之间只有大小的差别，但每个数值和相邻数值的差值不知道。所以如果你直接用年龄原始数值来表示年龄变量，那年龄就是等距变量。但如果你用年龄段，且年龄段之间的差距明显不同，那就是定序变量，比如A18-29岁和E60-65岁明明显不同的，这显然ABCDE是定序变量，ABCDE之间的差值是不同的。但你不用过于担心这个问题，你给变量名名为定序还是尺度变量，不会影响分析结果。能够使操作结果不同的只能是你选择的分析手段，比如在你确知两变量都是定序变量时，求相关就用spearman等级相关。

区别如下：1、变量不同interval scale和ratio scale的区别主要在于前者是区间尺度，后者是比例尺度。前者变量是等距间隔，后者变量是比率关系。2、度量单位不同interval scale的度量单位是米或者分米，在每个表示米的数字后面须有大楷m字。而ratio scale的度量单位是比例，按照比例进行分类。3、划分尺度不同interval scale，即等距尺度，又称区间尺度，衡量的数字可代表大小或优劣顺序，数字的差距直接表示其差异的程度。而ratio scale是比例尺度，指的是物与物的相对比较，表明各种物体间的相对度量关系。两者一个是按距离划分，一个是按比率划分。定距变量的概念含义定距型数据是数字型变量，可以求加减平均值等，但不存在基准0值，即当变量值为0时不是表示没有，如温度变量，当温度为0时，并不是表示没有温度，这样温度就为定距变量，而不是定比变量。定类型数变量是指没有内在固定大小或高低顺序，一般以数值、字符、文字表示的分类数据，如性别男和女；定比型变量就是常说的数值变量，拥有零值及数据间的距离是相等被定义的。以上内容参考：百度百科——定距变量

定类变量本身是没有等级关系的，所以不能计算相关系数。但是可以做差异性分析

可以尝试下定序logistic回归

定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。但是，定距变量没有一个真正的零点。例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。甲区与丙区相差33％，丙区与丁区相差15％。这也是一个变距变量。定距变量各类别之间的距离，只能用加减而不能用乘除或倍数的形式来说明它们之间的关系。在社会学研究中，有些变量（如工资、年龄）在测量时，可以作为定距变量，也可以作为定序变量，这要根据研究的需要而定。一般来说，测量层次越高越好，因为包括的数学特质越多，统计分析时越方便。

区别如下：1、变量不同interval scale和ratio scale的区别主要在于前者是区间尺度，后者是比例尺度。前者变量是等距间隔，后者变量是比率关系。2、度量单位不同interval scale的度量单位是米或者分米，在每个表示米的数字后面须有大楷m字。而ratio scale的度量单位是比例，按照比例进行分类。3、划分尺度不同interval scale，即等距尺度，又称区间尺度，衡量的数字可代表大小或优劣顺序，数字的差距直接表示其差异的程度。而ratio scale是比例尺度，指的是物与物的相对比较，表明各种物体间的相对度量关系。两者一个是按距离划分，一个是按比率划分。定距变量的概念含义定距型数据是数字型变量，可以求加减平均值等，但不存在基准0值，即当变量值为0时不是表示没有，如温度变量，当温度为0时，并不是表示没有温度，这样温度就为定距变量，而不是定比变量。定类型数变量是指没有内在固定大小或高低顺序，一般以数值、字符、文字表示的分类数据，如性别男和女；定比型变量就是常说的数值变量，拥有零值及数据间的距离是相等被定义的。以上内容参考：百度百科——定距变量

区间尺度 比例尺度

定类变量本身是没有等级关系的，所以不能计算相关系数。但是可以做差异性分析

Pearson系数。两个定距层次变量之间的相关测量是规定的进行使用Pearson系数来进行表示的。变量，指值可以变的量，变量以非数字的符号来表达。

变量编码后其度量标准如何确定定类、定序、定距、定比变量是对社会现象进行测量时常用的四种变量概念，其中定类变量属于定性变量，而后三种变量都属于定量变量。掌握它们，有助于社会调查研究对社会现象和事物作出更清晰的描述。 定类变量是指变量的数值即变量值只有类别属性之分，而没有大小、优劣之别。定序变量是指变量的变量值，除了有类别属性之分外，还有等级或次序的区别。定距变量是指变量的变量值，除了具有类别、次序区别之外，还有同标准化的距离的区别。

你这个是简单的描述统计，相关不在这里面。相关有专门的按钮，英文是correlations，然后你再可以选择person相关，斯皮尔曼相关，看你数据情况用什么类型的相关呀。

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是.，就是说小于.，那就是

要做相关性分析,该如何选择正确的统计方法? - 知乎2021年11月10日无序分类变量是具有三个及以上类别的分类变量。无序分类变量的类别之间没有内在顺序,也不能像有序分类变量类别那样进行排序。比如,出行方式是一...知乎ue63c两分类和三分类变量如何比较 - 百度知道1个回答回答时间：2022年12月9日最佳回答：表现为互不相容的类别或属性。实际上在调研当中运用最多的就是分类变量，可分为无序变量和有序变量两类。百度知道ue63c

转自： https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=55c91839569a 相关性分析主要用于：（1）判断两个或多个变量之间的统计学关联；（2）如果存在关联，进一步分析关联强度和方向。 那么，什么样的研究可以进行相关性分析呢？我们在这里列举了几个相关性研究的例子供大家参考： 确定要进行相关性分析后，对两个变量或多个变量进行相关性分析所采取的统计方法是不同的。那么，怎么判断研究变量的数量呢？ 我们分别就两个变量的研究和三个及以上变量的研究进行了举例，帮助大家理解。同时，我们也对例子中变量数据类型进行了描述（如，连续变量、二分类变量、无序分类变量和有序分类变量）。 确定拟分析变量之间的相关性后，我们需要判断变量的数据类型。 变量的数据类型主要分为连续变量、二分类变量、无序分类变量和有序分类变量4类。拟分析的变量可以同属于一个数据类型，也可以分属不同的数据类型。根据这两个变量数据类型的不同，应采用的统计分析方法也不同。 连续变量是指对连续的指标测量所得到的数值，比如体重。其特点是等距区间的差异相同，例如体重在50kg-60kg之间的差异与60kg-70kg之间的差异相同。连续变量的示例如下： 有序分类变量可以有两个或者多个已排序的类别。举例来说，如果某患者的治疗结果是“痊愈”、“好转”、“不变”或者“恶化”。这就是一个有序分类变量，因为可以对四个类别进行排序。 需要注意的是，虽然我们可以对有序分类变量的类别排序，但还需要判断这种类别排序是不是等距的。例如，用各年龄段的近似中位数代表年龄类别，即24（18-30）岁、40（31-50）岁、60（51-70）岁、80（70岁以上）岁，可以将年龄视为定距变量。 但将患者的诊疗结果“痊愈”、“好转”、“无变化”或者“恶化”就不能认为是等距的，换句话说，不能认为“好转”是“无变化”的2倍；也不能认为“痊愈”和“好转”的差异与“不变”和“恶化很满意”的差异一样，即有序分类变量各类别之间不是可能是定距、也可能不是定距的，这是与连续变量的根本不同。有序分类变量的示例如下： 患者对医疗效果的满意程度，用5类测量：1-非常不满意、2-不满意、3-一般、4-满意、5-非常满意 对疾病的疗效：用4类测量：1-痊愈、2-好转、3-不变、4-变差 BMI指数是一种用于评估体重水平的指标。一般来说，BMI是连续变量（例如BMI为23.7或BMI为34.1），但按以下方式分类时可以视为有序分类变量：体重过轻（BMI小于18.5）、健康/正常体重（BMI在18.5—23.9之间）、超重（BMI在24—27.9之间）和肥胖（BMI大于28）。 二分类变量是只有两个类别的分类变量。二分类变量的类别之间没有顺序，不能像有序分类变量的类别那样进行排序。比如，性别变量就是一个二分类变量，可以分为“男性”和“女性”两个分类。再如，罹患心脏病也是一个二分类变量，分为“是”和“否”两个分类。 二分类变量类别是互斥的，一个研究对象不能同时分属于两个类别，比如一个人不能同时是男性或者女性，也不能同时患有心脏病又没有心脏病。二分类变量的示例如下： 性别，两个类别：男性或女性 罹患心脏病，两个类别：是或否 研究分组，两个类别：实验组或对照组 无序分类变量是具有三个及以上类别的分类变量。无序分类变量的类别之间没有内在顺序，也不能像有序分类变量类别那样进行排序。比如，出行方式是一个典型的无序分类变量，可以分为自行车、自驾、出租车、地铁或公交5个类别。无序分类变量的类别也是互斥的，一个研究对象不能同时分属于不同的类别，比如一次出行不能同时坐地铁又自己开车。无序分类变量的示例如下： 手机品牌，四个类别：苹果、三星、华为或其他 头发的颜色，五个类别：棕色、黑色、金色、红色或者灰色 民族，七个类别：汉族、回族、蒙古族、满族、维吾尔族、朝鲜族或其他 自变量也称为预测变量或解释变量，因变量也称为应答变量或结局变量。两者的区分在于，自变量可以影响因变量，因变量的值取决于对应自变量的值。也可以用因果关系来区分自变量和因变量，即自变量的变化导致了因变量的变化（但自变量和因变量之间并不一定真的存在因果关系）。自变量是对因变量的描述，而因变量可以被自变量所解释。 研究设计也可以帮助我们区分自变量和因变量。举例来说，我们计划开展一项研究分析不同剂量药物的治疗效果，治疗药物就是这个研究的自变量，治疗效果则是因变量。 比如我们想知道抗感染药物剂量（1.5 mg / d、4 mg /d或者 8 mg/d）与患者发热时长的关系，抗感染药物剂量就是自变量，因为这个剂量的是由研究者干预产生的，且很可能是发热时长差异的原因；而同时发热时长就是这项研究的因变量。 横断面调查并不区分自变量和因变量。举例来说，研究者根据问卷调查研究对象的工作效率（1-5类：1代表非常高效、5代表非常低效）和锻炼情况（1-4类：1代表经常锻炼、4代表不锻炼）的关系。 在该研究中，受调查者的工作效率和锻炼情况并不存在明确的因果关系，因为效率高可能意味着受调查者有更多的锻炼时间，而反之经常锻炼可能也会提高工作效率。因此，我们就不区分该研究的自变量和因变量。 本文先说说研究中涉及两个变量的情况。 Pearson相关用于评估两个连续变量之间的线性关联强度。这种统计方法本身不区分自变量和因变量，但如果您根据研究背景已经对变量进行了区分，我们仍可以采用该方法判断相关性。 Pearson相关不区分自变量和因变量。虽然这不影响我们采用Pearson相关分析两个连续变量的相关性，但如果还是想通过统计方法区分一下，可以采用线性回归。 这里还需要判断有序分类变量是否为定距变量。如果认为拟分析的有序分类变量是定距变量，我们就可以为变量中的类别赋值，然后根据这些数值进行分析（即看作连续变量），比如测量满意度（从“完全同意”到“完全不同意”5个类别）就是一个定距变量，可以用1-5为各类别赋值，即1 =完全同意、2 =同意、3 =一般、4 =不同意、5 =完全不同意。 对于不能作为定距变量的有序分类变量，比如军衔的类别（少将、中将、上将、大将等）之间就不是等距的，就不能赋值后对数值进行分析（只能对类别进行分析）。 实际上，将有序分类变量作为连续变量进行分析，这在大多数情况下可能不符合我们的研究目的。对类别进行分析是对有序分类变量相关性分析的常见选择。但是，如果基于的研究背景，待分析的有序分类变量确实可以作为定距变量处理，也是可以的。 Mantel-Haenszel 趋势检验。该检验也被称为Mantel-Haenszel 卡方检验、Mantel-Haenszel 趋势卡方检验。该检验根据研究者对有序分类变量类别的赋值，判断两个有序分类变量之间的线性趋势。 Spearman相关又称Spearman秩相关，用于检验至少有一个有序分类变量的关联强度和方向。 Kendall"s tau-b 相关系数是用于检验至少有一个有序分类变量关联强度和方向的非参数分析方法。该检验与Spearman相关的应用范围基本一致，但更适用于存在多种关联的数据（如列联表）。 卡方检验常用于分析无序分类变量之间的相关性，也可以用于分析二分类变量之间的关系。但是该检验只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。因此，我们常联合Cramer"s V检验提示关联强度。 Fisher精确检验可以用于检验任何R C数据之间的相关关系，但最常用于分析2 2数据，即两个二分类变量之间的相关性。与卡方检验只能拟合近似分布不同的是，Fisher精确检验可以分析精确分布，更适合分析小样本数据。但是该检验与卡方检验一样，只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。 确定进行两个二分类变量的相关性分析后，我们需要判断是否区分自变量和因变量。 相对风险是流行病学或前瞻性队列研究中的常用指标，可以在一定条件下比较两个比例之间的关系，但其提示的结果是比值而不是差异。 比值比可以计算多类研究的关联强度，也是很多统计检验（如二分类logistic回归）的常用指标。在相对风险指标不适用的病例对照研究中，比值比仍可以很好地反映结果。 卡方检验可用于分析两个二分类变量之间的关系。但是该检验只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。因此，该检验可以联合Phi (φ)系数提示关联强度。 Fisher精确检验可以用于检验任何R C数据之间的关系，但最常用于分析2 2数据，即两个二分类变量之间的相关性。与卡方检验只能拟合近似分布不同的是，Fisher精确检验可以分析数据的精确分布，更适用于小样本数据。但是该检验与卡方检验一样，只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。 Point-biserial相关。Point-biserial相关适用于分析二分类变量和连续变量之间的相关性。其实，该检验是Pearson相关的一种特殊形式，与Pearson相关的数据假设一致，也可以在SPSS中通过Pearson相关模块进行计算，我们会在教程中具体介绍。 确定进行二分类变量和有序分类变量的相关性分析后，我们需要判断是否区分自变量和因变量： 有序Logistic回归。有序Logistic回归在本质上并不是为了分析二分类变量和有序分类变量之间的相关性。但我们仍可以用有序logistic回归及其对应的OR值判断这两类变量之间的统计学关联。 Cochran-Armitage 检验。Cochran-Armitage 检验又称Cochran-Armitage 趋势检验，常用于分析有序分类自变量和二分类因变量之间的线性趋势。该检验可以判断随着有序分类变量的增加，二分类因变量比例的变化趋势，是对其线性趋势的统计学分析。我们将在教程中进一步解释这一问题。 此问题可以使用Mantel-Haenszel卡方检验或Cochran-Armitage趋势检验。Mantel-Haenszel卡方检验也称线性趋势检验（Test for Linear Trend）或定序检验（Linear by Linear Test）。 Mantel-Haenszel卡方检验和Cochran-Armitage趋势检验的区别是：Mantel-Haenszel卡方检验要求一个变量是有序分类变量，另一个变量可以是二分类变量，也可以是有序多分类变量。而Cochran-Armitage趋势检验要求一个变量是有序分类变量，另一个变量是二分类变量。 SPSS不提供Cochran-Armitage趋势检验， Mantel-Haenszel卡方可以得到近似的结果。Cochran-Armitage趋势检验可以在SAS等其它软件中实现（SAS可以同时提供Cochran-Armitage趋势检验和Mantel-Haenszel卡方检验的结果）。 Biserial秩相关：Biserial秩相关可以用于分析二分类变量和有序分类变量之间的相关性。在用二分类变量预测有序分类变量时，该检验又称为Somers" d检验。此外，Mann-Whitney U检验也可以输出Biserial秩相关结果。 Spearman相关。没有适用于分析有序分类变量和连续变量相关性的检验方法，我们需要将连续变量视为有序分类变量进行检验，即分析两个有序分类变量之间的关系。在这种情况下，我们可以应用Spearman相关或者其他针对有序分类变量的检验方法。

定距数剧:具有间距特征的变量,有单位,没有绝对零点,可以做加减运算,不能做乘除运算。例如,温度。定比数据：表现为数值，可以进行加、减运算以精确计算数据。比如身高、体重等。关于如何学好数学的方法如下：1、数学也要背诵：背目录背公式背错题。考试是限时考试，没有时间让你在考场上再去一点一点回忆数学课本上的公式，最好的方式是把公式和推导过程都背下来，这样拿到题目，你可以第一时间反映出来他要用哪些公式。2、还可以背错题，其实初中数学，每个知识点对应的题型就那么几种，大家可以把经典例题自己的错题背下来，每个类型背上一两道足以，考试的时候照着套就可以了。3、整理错题，刨根问题找到错因。学霸是怎么用错题本的呢？他们会对错题“刨根问底”，找出自己的错因，是粗心错的，还是哪个知识点没想到或者不会错的，把错因标注在错题旁边。然后定期复习这些错题，这样就能避免在同一个问题上多次跌跟头。4、上课跟着老师思路走。上课时要尽力跟着老师思路走，能跟上多少是多少，暂时不明白的圈起来先放下，然后继续跟着老师思路走，下课之后把自己标注的难点通过找老师或找同学讲的形式搞懂。至于笔记，你记得自己能看懂就行， 不用追求好看和美观，这是形式主义。5、对于对数学有兴趣的同学来说，解题的过程就像作家写作、厨子烧菜一样，沉浸其中。很多同学，尤其是对于不喜欢数学的同学来说，那些数学题就好像一座座大山，让人喘不过气。

定类计量(Nominal level of measurement)将统计数据按照客观事物的某种属性进行无顺序的分类或分组。 定类表现为类别,但不区分顺序,是由定类尺度计量形成的。 <li>定类计量(Ordinal level measurement)将统计数据按客观事物的某种无须确认的顺序进行排列,它是在分类基础之上的排序。也就是说定类计量是对事物的类别或者属性的一种测度，按照事物的某种属性进行事物的分类或者分组。最重要的一点：它的原则是各个属性之间没有等级上的划分。所有个案都是平等的，在一个等级上的。注意：对于“性别”变量，一般仍然将其划分为无等级差别的定类尺度变量。例如“血型”就是一个定类尺度变量。</li><li>定序数据表现为类别,但有顺序,是由定序尺度计量形成的。</li><li>定距计量(Interval level of measurement)对事物类别和次序之间的差距的确认,这是在排序基础上进行的。定距数据表现为数值,可进行加减运算,是由定距尺度计量形成的。也就是说，定距尺度变量不仅能够区分为不同的类型并进行排序，还能可以准确指出类别之间的差距是多少，最典型的定距型计量是温度。</li><li>定比计量(Ratio level of measurement)就是有固定起点的定距计量。>定比数据表现为数值,可进行加,减,乘,除运算,是由定比尺度计量形成的。定比计量是比定距计量更加进一步，例如零摄氏度以下还有温度，为定距变量。但是重量为零就代表没有负数，为真正的定比变量。前两类数据说明的是事物的品质特征,不能用数值表示,其结果均表现为类别,也叫品质数据.后两类数据说明的是现象的数量特征,能够用数值来表现,也叫数量数据。因而，引出另外两个名词。 定性数据(Qualitative data)说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别. 定量数据(Quantitative data)说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的。 注意：spss中，变量识图的“度量标准”可以对变量的尺度进行设置，很简单，有下拉列表，选择即可。有一点需要事先了解，这种原则只会影响制图和制表过程，对绝大多数统计分析过程没有影响。

ominal：定类、名义变量，计数资料、无序分类资料，如性别、血型。Ordinal：定序、等级资料，有序分类资料，如疗效：痊愈、显效、有效、无效Interval：定距、尺度变量，计量资料，如温度、身高、体重。Ratio：定比。定比变量值和定距变量值唯一区别是否存在基准0。当变量值为0时不是表示没有为定距变量，如温度变量，当温度为0时，并不是表示没有温度，这样温度就为定距变量，而不是定比变量。

定类变量之间的相关系数. 定类变量之间的相关系数,只能以变量值的次数来计算,常用λ系数法, 其计算公式为: (3.2.12) 式中2. 定序变量之间的相关系数 定序变量之间的相关测量常用 Gamma 系数法和 Spearman 系数法。Gamma 系数法计算 公式为: (3.2.13) 式3. 定距变量之间的相关系数 定距变量之间的相关测量常用计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、

下面哪一项是根据定性的原则区分总体各个案类别的变量：（D）A. 固定变量B. 定序变量C. 定距变量D. 定类变量

1.统计学：是研究如何收集、整理、分析和解释涉及社会、经济、管理问题的数据，并对研究对象进行统计推断的一门科学。具有随机性、群体性、数量性三个特点。包括描述统计学和推断统计学。2.总体：统计学讲构成研究对象全部元素（个体）的集合称为总体。3.样本：研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample) 。4.总体参数：表示总体分布的默写特征。5.统计量：表示位置的统计量——样本均值 表示离散程度的统计量——样本标准差、样本方差。6.管理统计学：是研究如何收集、整理、分析和解释涉及社会、经济、管理问题的数据，并对研究对象进行统计推断的一门科学。7.统计变量：在统计中把说明现象某种特征的盖帘称为变量，变量的具体表现为变量值。统计数据就是统计变量的具体体现。统计变量有以下三种：定类变量、定序变量、数字变量。8.直接来源：通过专门调查和科学试验的来的数据。9.间接来源：通过其他渠道获得别人调查或科学试验的第二手数据。10.数据误差：通常是指统计数据与客观现实之间的差距。包括①覆盖误差②无回馈误差③道德误差④被调查误差⑤抽样误差⑥测量误差。11.统计推断：统计推断statistical inference 根据带随机性的观测数据（样本）以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。它是数理统计学的主要任务，其理论和方法构成数理统计学的主要内容。 12.普查：是为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。13.定类变量：表现为类别，但不分顺序，如男女。14.定序变量：表现为类别，有顺序。如很喜欢、喜欢、一般、讨厌、15.定距变量：表现为数值，可进行加减运算。常常被用来测量海拔、温度等。16.定比变量：表现为数值，可进行加减乘除运算。常常测量销售额、收入、市场份额等。17.均值：表示一系列数据或统计总体的平均特征的值。 18.调和平均数：调和平均数是总体各单位标志值倒数的算术平均数的倒数，也称倒数平均数。 19.几何平均数：几何平均数（geometric mean）是指n个观察值连乘积的n次方根。 常用G表示。20.中位数：一组数据按从小到大（或从大到小）的顺序依次排列，处在中间位置的一个数（或最中间两个数据的平均数，注意：和众数不同，中位数不一定在这组数据中）。常用Me表示。21.众数：众数是在一组数据中,出现次数最多的数据。常用Mo表示。22.四分位数：一组数据排序后处于23%和75%位置上得值。23.极差：也叫全距，常用R表示，他是一组数据的最大值与最小值之差。24.四分位差：是第一四分位数与第三四分位数的差。25.平均差：是变量数列中各个变量值与算术平均数的绝对离差得平均数，常用Md表示。26.方差：是变量数列中个变量值与其算术平均数差的平方的算数平均数，常用s^2表示。27.标准差：是方差的平方根，故又称均方差或方差根的算术平均数。常用s表示。28.标准分数：也成z分数或标准化值，它是变量值域其平均数的离差初一标准差的值，是对每个数据在该组中相对位置的测量。29.随机事件：在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件，简称事件。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。 30.必然事件：表示在一定条件下，必然出现的事情。 31.不可能事件：在一定条件下不可能发生的事件叫不可能事件。 32.互斥事件：不能同时发生的事件。33.条件概率：在同一个样本空间 Ω 中的事件或者子集 A 与 B，如果随机从 Ω 中选出的一个元素属于 B，那么下一个随机选择的元素属于 A 的概率就定义为在 B 的前提下 A 的条件概率。 34.概率分布：随机变量X小于任何已知实数x的事件可以表示成的函数。35.连续型随机变量：若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续性随机变量 。36.离散型随机变量：如果随机变量X在x轴上只取有限个或可数个数值，则称其为离散型随机变量。37.正态分布：概率论中最重要的一种分布，也是自然界最常见的一种分布。该分布由两个参数——平均值和方差决定。概率密度函数曲线以均值为对称中线,方差越小，分布越集中在均值附近。 38.区间估计：是在点估计的基础上，根据给定的置信度估计总体参数取值范围的方法。 置信区间：置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信空间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。 39.独立样本：如果两个样本是重两个总体中独立的抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立，则称为独立样本。40.配对样本：即一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。41.假设检验：也称为显著性检验，是事先做出一个关于总体参数的假设，然后利用样本信息来判断原假设是否合理，及判断样本信息与原假设是否有显著差异，从而决定应该接受或否定原假设的统计推断方法。42.显著性水平：表示原假设Ho为真时拒绝Ho的概率，及拒绝原假设所冒的风险，用α表示。43.P值：是指原假设为真实，样本统计量落在其观测值以外的概率，即表示在实际原假设为真的情况下，拒绝原假设犯错的概率，也称为观测到的显著性水平或相关概率值。44.方差分析：方差分析就是针对一定因素分析各总体的各个因素水平是否有差异。45.随即误差：因素同一水平下，样本各观察值之间的差异。46系统误差：因素不同水平下，样本各观察值之间的差异。47.组内方差：因素同一水平下各样本数据的方差。48.组间方差：因素不同水平下各样本数据的方差。问答1.数据的计量尺度分为哪几种？不同的计量尺度个有什么不同？答：数据的级联尺度由低级到高级、由粗略到精确分为四个层次，及定类尺度、定序尺度、定居尺度和定比尺度。定类尺度也称列名尺度，它是最粗略、计量层次最低的计量尺度，它是按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。例如，按照性别将人口分为男、女两类等。 定序尺度又称顺序尺度，它是对事物之间等级差或顺序差别的一种测度。 该尺度在将事物分成不同的类别的基础上，确定这些类别的优劣或顺序。即它不仅可以测度类别差，还可以测度次序差。 例如，产品等级就是对产品质量好坏的一种次序测度，它可以将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等。 定距尺度也称间隔尺度，它不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可以准确地指出类别之间的差距是多少。 该尺度通常使用自然或物理单位作为计量尺度，如收入用人民币“元”度量、考试成绩用“百分制”度量等。定距尺度的计量结果可以进行加、减运算。定比尺度也称为比率尺度，它与定距尺度属于同一层次，其计量的结果也表现为数值。它除了具有上述三种计量尺度的全部特性外，还具有一个特性，那就是可以计算两个测度值之间的比值。即它可以进行加、减、乘、除四则运算。 2.统计数据的来源主要有哪些？简述普查和抽样调查的特点。答：从统计数据使用者的角度来看，统计数据的来源可以分为两类：直接来源和间接来源。普查是一种为某种特定目的二专门组织的一次性全面调查。特点：①普查是全面调查。②普查涉及面广、调查单位及指标多、工作量大、时间性强。③普查是一种不连续调查。3.直接来源包扩哪些？答：1调查数据 通过调查方法获得的数据； 通常是对社会现象而言；通常取自有限总体。 2实验数据 通过实验方法得到的数据； 通常是对自然现象而言；也被广泛运用到社会科学中 如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等。4.间接来源包括哪些？答：1系统外部的数据：统计部门和政府部门公布的有关资料，如各类统计年鉴、各类经济信息中心、信息咨询机构、专业调查机构等提供的数据各类专业期刊、报纸、书籍所提供的资料。各种会议，如博览会、展销会、交易会及专业性、学术性研讨会上交流的有关资料、从互联网或图书馆查阅到的相关资料2系统内部的数据：业务资料，如与业务经营活动有关的各种单据，记录经营活动过程中的各种统计报表。各种财务，会计核算和分析资料等。5.统计数据是如何做到准确的？1. 精 度：最低的抽样误差或随机误差2. 准 确 性：最小的非抽样误差或偏差3. 关 联 性：满足用户决策、管理和研究的需要4. 及 时 性：在最短的时间里取得并公布数据5. 一 致 性：保持时间序列的可比性6. 最低成本：以最经济的方式取得数据

1. 定类变量定类变量（Nominal Variable）是由定类数据来登记的变量。例如，国民经济部门分类属于定类变量，其变量值为制造业、采矿业、建筑业、金融业、房地产业等。2. 定序变量定序变量（Ordinal Variable）是由定序数据来登记的变量。例如，产品的质量可以分为特等品、一等品、二等品、三等品、等外品、次品、废品，就属于定序变量。定类变量和定序变量都是对事物质的属性的界定，所以又称为定性变量，或者非数字变量，其变量的数值只是对类型进行标注的代码，不具有可加性。

降雨数据是定距数据。比如摄氏度和华氏度的0度都是人为根据相关物理现象设定的，就只能认为是定距变量，而降水量则是定比变量，因为降水量为0是非常自然的没有降水。

下面哪一项是根据定性的原则区分总体各个案类别的变量：（D）A.固定变量B.定序变量C.定距变量D.定类变量

一列为连续正态数据，另一列为多分类的数据，用一种叫多系列相关的方法，见王孝玲《教育统计学》手算我印象中SPSS不可以做这种分析，用Lisrel可以建议用Excel编写公式

只要你知道定距变量和定序变量的区别就能分析这个问题，差别就在于前者每个数值和前后数值间的差值是固定的，相等的，而定序变量的数值之间只有大小的差别，但每个数值和相邻数值的差值不知道。所以如果你直接用年龄原始数值来表示年龄变量，那年龄就是等距变量。但如果你用年龄段，且年龄段之间的差距明显不同，那就是定序变量，比如A18-29岁和E60-65岁明明显不同的，这显然ABCDE是定序变量，ABCDE之间的差值是不同的。但你不用过于担心这个问题，你给变量名名为定序还是尺度变量，不会影响分析结果。能够使操作结果不同的只能是你选择的分析手段，比如在你确知两变量都是定序变量时，求相关就用spearman等级相关。

降雨数据是定距数据。比如摄氏度和华氏度的0度都是人为根据相关物理现象设定的，就只能认为是定距变量，而降水量则是定比变量，因为降水量为0是非常自然的没有降水。

概念是对现象的抽象，是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映。人们在社会实践中，从类似事物或现象中概括出共同的本质属性，对这种共同属性的表述就是概念。变量是概念的一种类型，是指本身可变动的概念。社会调查研究经常涉及的变量类型有：离散变量，是按一定标准把事物分为两类或多类的变量；连续变量，是指用一组数值直接表示出同一类事物的量的变化的变量；自变量，是指能够影响其它变量，而又不受外界因素的影响而自身变化的变量；因变量，是指不能影响其它变量，而又受外界影响而变化的变量；中间变量，是介于自变量和因变量中间的变量；定类变量，即只有类别属性之分，而没有大小、优劣之别的变量；定序变量，是除了有类别属性之分外，还有等级或次序的区别的变量；定距变量，是除了具有类别、次序区别之外，还有同标准化的距离的区别变量；定比变量，是除具有定类、定序、定距等特征外，在变量取值还有一个零为最终参照系的变量。

具有分类和排序功能、年薪；第二种。举例性别 职业等，变量值不能进行加减等运算，不能比较大小：第一种，称名变量、身高，只能区分类别：定类变量Nominal、学历等，具有相应的加减运算等功能：定序变量Ordinal，统一叫Scale：定距(也叫等距变量)定比(也叫等比变量或比率变量)变量，也叫类别变量，SPSS里不加区分，也叫顺序变量、视力等，但是仍然不能进行加减等运算、等级变量。举例满意度SPSS里的测量尺度分3种，举例温度；

将数据保存到Excel表格中。启动SPSS，将数据导入SPSS中。点击变量视图，对变量进行定义。将序号定义为名义（Nominal名义变量是对数据进行分类得到的变量)。将经纬度定义为度量（Scale 定距变量是对数据经过按标准测量，或使用工具测量后得到的数据，有绝对零点或相对零点的数据：有绝对零点的如长度、重量等；有相对零点的如温度、成绩、智商等。）选择图表中的散点/点状。会出现散点分布、矩阵分布、简单点、重叠分布、3-D分布。如果单纯的想做二维散点图，选择散点分布。将经度拖入X轴内，将维度拖入Y轴内。点击确定。< /strong>本例定义5个变量： Number Sex Age Height weight 建立数据集 type: 变量类型 系统默认为数值型 有8种类型可供选择： 1.Numeric:数值型变量 2.Comma:带逗号的数值型变量 3.Dot:带圆点的数值型变量 4.Scientific:科学记数法 5.Date:日期型变量 6.Dollar:货币型变量 7.Custom currency: 自定义型变量 8.String:字符型变量 为便于统计，本例全部定义为数值型。 建立数据集 width: 宽度 本例中各变量的宽度： Number ——2 Sex ——1 Age ——2 Height ——5 Weight

定类指标是反映研究变量的性质和类别的指标如下：1、定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如，”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。2、定序数据（Ordinal）：数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。3、定距数据（Interval）：具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。4、定比变量（Ratio）：数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。

我的看法是可以制定为定序量表的，量表一般是等距量表，并且这种量表示还有一定的距离，可以作为定序量表的形式之一

是变量类型错了吧因子分析的变量类型必须是尺度变量，而不能是分类变量类型的，所以你可能是每个变量最后面有个定义类型搞错了 就没有选项选了

一、数据处理1、数据变量数据类型主要为字符型、数值型和日期型三种。2、变量尺度即变量的度量标准。主要为名义（N）——分类变量、度量（S）——连续变量。3、数据清洗删除重复项：利用【数据】→【标识重复个案】→将所有变量放入【定义匹配个案的依据】→【确定】结果中0代表重复个案，1为唯一个案，升序排列，删除最后一个基本个案值为0的项，重复项就删除了。4、数据抽取4.1、字段拆分打开数据文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CHAR.SUBSTR(3)函数】→新建【目标变量】→填写【字符串表达式】→【确定】该函数有三个参数CHAR.SUBSTR（字符串表达式，位置，长度）例如：CHAR.SUBSTR(‘abcd",2,2)返回“bc”4.2、随机抽样打开文件→【数据】→【选择个案】→【随机个案样本】→【样本】→输入选择随机样本数，可以输入20%的所有个案。5、数据合并5.1、字段合并打开文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CONCAT函数】→填写【字符串表达式】→新建【目标变量】→【确定】Concat（strexpr,strexpr2,,,,,）例如concat（年，“-”，月，“-“，日）strexpr是字符串变量。5.2、记录合并打开文件→【数据】→【合并文件】→【添加个案】→【外部SPSS Statistics数据文件】→选择文件→继续→确定6、数据分组6.1、可视分箱打开文件→【转换】→【可视离散化】→【要离散的变量】→选择要离散化的变量→【继续】→命名【离散的变量】→点击【生成分割点】→填写【第一个分割点位置】、【分割点数】、【宽度】→【应用】→【生成标签】→【确定】6.2、重新编码打开文件→【转换】→【重新编码为不同变量】→选择【输入变量】→命名【输出变量】→【更改】→【旧值和新值】→【旧值】→【范围】→【新值】→【添加】→【确定】7、数据标准化7.1、0-1标准化对原始数据进行线性变换，使结果落到【0，1】区间。公式为X^=x-min/max-min打开文件→【转换】→【计算变量】→【数字表达式】框中输入公式→命名【目标变量】为标准化值→【类型与标签】→【数值】→【继续】→【确定】7.2、Z标准化将变量中的测量值处理成服从标准正态分布的数据值，即均值μ为0，标准差σ为1。X^=（x-μ）/σ打开文件→【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→勾选【将标准化值另存为变量】→【确定】二、描述性分析1、频率分析1.1 分类变量频率分析打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→【确定】1.2 打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→点击【统计量】选择想要输出的统计量→【继续】→点击【图表】按钮→选择【直方图】勾选【在直方图中显示正态曲线】→勾选【显示频率表】→【确定】2、描述分析【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→【选项】→选择需要输出的统计量→【继续】→【确定】3、交叉表分析【分析】→【描述统计】→【交叉表】→选择行变量、列变量→【单元格】选择输出格式，可以勾选【百分比】→【继续】→【确定】4、数据报表制作【分析】→【表】→【设定表】→选择变量到行或者列→【摘要统计量】选择想要添加的其他统计量（比如列数N%）→【分类和总计】添加小计/总计→【应用选择】→【确定】还有不明白的也可以去SPSS中文官网看看。

布尔型变量是有两种逻辑状态的变量，它包含两个值：真和假。如果在表达式中使用了布尔型变量，那么将根据变量值的真假而赋予整型值1或0。要把一个整型变量转换成布尔型变量，如果整型值为0，则其布尔型值为假；反之如果整型值为非0，则其布尔型值为真。布尔型变量在运行时通常用做标志，比如进行逻辑测试以改变程序流程。 #include iostream.h int main() { bool flag; flag=true; if(flag) cout<<true<<endl; return 0; }

使劲造句如下：1、我走到一个僻静的角落，突然抱住一棵树哭出声来，我像一个在夜幕来临时迷路的孩子那样哭，哭自己，哭蓦然间消失了的亲人，哭我的漫画，哭我的茫然，哭一切的一切。我真想在树干上使劲咬几口。2、彩沙意味着爱情，不同颜色的彩沙混在一起你中有我，我中有你。也像他们的爱情一样，是任何力量都不能把他们分开的。同时彩沙还诠释着爱情的真谛，当把彩沙攥在手心里越使劲彩沙越容易从指缝里流逝，婚姻也是如此，需要给彼此留下一定的空间。3、我们都是爱的新手，我们什么都不会，没有通关秘籍，没有葵花宝典，没有黄冈题库，只能使劲地给，无论好坏，除了爱我们什么都不会。4、在我们使劲在地上刨土挖洞，播种春天的希望时，我也会倾听女儿讲述她自己的故事。5、他们在混凝纸制成的动物造型里装满糖果与玩具，挂在天花板上，接着再由蒙住眼睛的小寿星拿着棒子，使劲把那只纸制动物敲破开来。6、混社会是人捧人的，你把别人捧高了，你自己也就高了。但是面对牛除外，要狠狠的踩他，使劲踩，可怜人必有可恨之处，大家都欺负一个人一定有道理的。

边缘的意思： [biānyuán] 1.沿边的部分：～地区。处于破产的～。 2.属性词。靠近界线的；同两方面或多方面有关系的：～学科。 边缘百科解释： 边缘指周边部分、临界的意思，指沿边的部分，出自《论衡·状留》。 边缘的详细解释： 边缘 [biān yuán] 沿边的部分。 汉 王充 《论衡·状留》：“龟生三百岁，大如钱，游於莲叶之上，三千岁青边缘，巨尺二寸。” 唐 元稹 《茅舍》诗：“边缘堤岸斜，诘屈檐楹亚。” 王西彦 《乡下朋友》：“ 刘乐能 引导 庄道耕 先生走到悬崖边缘。” 杨沫 《遥寄心声》：“他们把 柳明 和其他抗 日 干部从死亡的边缘救了出来。” 边缘的近义词： 边际，边沿，周围，四周，角落 边缘的反义词： 中央，中心 边缘造句： 1、我们终于来到了山水相接的边缘地带。 2、我的家在市区的边缘，空气清新怡人。 3、车子如腾云驾雾，行驶在悬崖峭壁的边缘上。 4、火红的朝阳从海的边缘缓缓地升了起来。 5、公司已面监破产的边缘，换几个无关紧要的干部就能苟延残喘吗？ 6、妈妈在那片小树林的边缘地带种植了许多花草。 7、城市边缘的新建房屋犹如雨后春笋。 8、我们进入北极圈的边缘，便感到提心在口，浑身颤抖不已。 9、我们有计划地在沙漠边缘种植防沙林，近来已经取得很大成绩。 10、一棵老松屹立在峭壁边缘。 11、青年，我们成长在叛逆的边缘，一念成天堂，一念成地狱。这仿佛取决于周身的环境。 12、李本旭在居住的小区里发现了羽毛未丰的四只麻雀，没有一点羽毛，嘴巴边缘还是黄黄的。 13、国民经济被推到崩溃的边缘。 14、变成生活的强者,奔向成功的边缘。 15、也许这个女生心里有你，但是毕竟现在她已经和别人在一起了，尽量不要靠近她的私生活，如果你真的深深地喜欢着她，就在她身边默默地守着，平时不去随意踏入她的生活圈，当她遇到困难没有可以依靠的肩膀的时候再出现在她的面前，帮助她度过困难。她如果确实是喜欢你却非要痛苦地说不喜欢的话，说明她是有苦衷的，最好的方法是生活在她的生活圈边缘，必要时才去走近，这样她的心中也会舒服一些的。 16、我愿退回到陌生人的位置，从此，把你深埋在心底，苦苦折磨自己也不愿忘记过往的分分秒秒。破碎的心，伤感的情，游走在崩溃边缘，再也无法紧紧拥抱在一起。时间的轨迹辗压着人生的历程，岁月的记忆有你相伴而美好，从此，我的故事里你是主角。 17、由于人类的大肆捕杀和生态环境的恶化，很多生物处于灭绝的边缘。 18、有人却在死亡的边缘寻找。 19、变成生活的强者，奔向成功的边缘。 20、死不能解决任何问题，而会给留下的人带来莫大的痛苦。其实世界很宽容，没有你想象的那么严重，你只是一时把内心的痛苦放大了，看一些心理学的书吧，人生很长，再坚持一下，扛过去就好了，你会发现世界还有很多值得你期待的事，不要觉得自己没有价值，存在必有价值，你的生命本身就是一个奇迹，这是那些在生死边缘徘徊的人所渴望而不可及的事，你应该学着享受这短暂的生命，而不是提早结束。

天上的云形态各异，有的像奔跑的骏马，有的像白色的蘑菇，可爱极了！

关于相传造句简单介绍如下：1、相传，真武大帝修炼时，由于不坚，中途准备下山，半路上遇到紫气元君化做老婆婆用铁杵磨针点化他。2、勒劳勇敢的哈萨克族人民在其漫长的进程中，以口头传承的方式创造和了源远流长的民间文学，其世代相传的民间文学作品浩如烟海绚丽多彩，谝布哈萨克人社会生活的方方面面。3、"琉璃厂书业，乾嘉以来，多系江西人经营，相传最初有某姓者，来京会试未中，在此设肆，自撰八股文试帖镌版刷印出售，恃以生活。4、有情之人，天天是节。一句寒暖，一线相咱:一句叮咛，一笺相传:一份相思，一心相盼一份爱意，一生相恋。5、回头看不曾走远依依目光比生不换，要分散不，惯怎么算都太难，分开之后更重敢愿这爱世代相传。青鸟飞鱼6、最好不要让老婆和老婆勾结起来，"潘佑军说，"她们互相传授经验受不了，本来是，掏个钱句进了监狱，出来就五毒俱全了。"。7、相传幸福是一个美丽的玻璃球，跌碎散落罗世间每个角落，有的人拾到多些，有的人拾到少些，却没有谁能拥有全部，我愿将我分点给你，让你比我更幸福!8，在岩柱上有人丁建造的砖塔，相传是辽代墓塔，距今已有千年历史，是承德地区现存最古老的建筑。9、相传，唐朝幸相，也是皇帝的老师，名叫戴渠享，当他路途经过一个叫乐温县的地方时，见到一位百岁老人。10、期待社会能帮助这类草根卸却掮在孱弱肩头的沉重负担，更期待孝女唐红的“晕轮效应带来的正能量，能薪火相传，绵延不绝。11、通过薪火相传的政治交接，参政党的人事结构发生变化，这是适应中国政治发展的内在需要。12、为了那些不能放弃的，我们放弃了生命中哪些最重要的呢，失去的爱永远的存在了，未完成的梦则永远残酷地剥削着一生的爱情;分开，是为了让你有机会在自己心中为他刻下墓志铭;而记忆是相传的一种方式。13、寿梦王临终时吩咐四个儿子:王位不再父子相传，必须“兄终弟及”，直到传给最小的季札为止。

两个jiao不一样啊

一、纳于鸡栅者四 随以内衣覆其上 而俗烹其一 神鸡作人言曰:予雷耳 不可啖也 乞宥一剐之恩。 二、好便似虎入羊群 鹰来鸡栅 可怜那小怪 汤着的 头如粉碎;刮着的 血似水流!往来纵横 如入无人之境。 三、院子的角落里还有一只用竹竿钉成的鸡栅 里面养着四五只要生蛋的老母鸡。 四、这不 一大早凌智拿着一根棍子 晃晃悠悠的来到一个鸡栅门口。 五、万康达卸下所购食物 把驴栓到西边的屋里 寻了一个购物袋 就直奔鸡栅而来。

1、即使老师不在，同学们也要准守课堂纪律。2、在我们的成长之路中，我们理应勇往直前，即使遇到再大的困难，我们也要尽力克服。3、我们自己选择的路，即使跪着也要走完;因为一旦开始，便不能终止。这才叫做真正的坚持。4、即使老师生病了，也坚持来学校上课。5、自信就是扬帆远航的船，纵然孤帆远影，也定能乘风破浪;自信就是原野上巍然屹立的劲草，即使疾风瑟瑟，也依然傲然挺立。6、即使我们需要快乐，也不能放纵自己。7、即使困难再大，我们也要想办法解决，决不能向困难低头。8、要相信幸福原来那么简单，简单到像清水一样。要相信生活如此美好，美好到即使是一个窝窝头，我们也能笑的如花灿烂。9、纵然路途曲折坎坷，我们也会勇往直前;即使蜀道荆棘丛生，我们也会直挂云帆!10、即使明天有更多的挫折，也不会挡住的前进的道路。11、即使今天下雨，我也要坚持上学12、即使她的成绩好，也不能骄傲。 13、即使生活抛弃了我，我也要坚强的挺着，因为我的身边还有年迈的老人和弱小的孩子。14、爱是一块蜜糖，即使你心头苦涩，也能甜到心窝里去。 15、即使日子不够快乐鸟儿也不会把眉头紧锁。 16、谁告诉我真话，即使他的话里藏着死亡，我也会像听人家恭维我一样听着他。17、感谢友情，让我听到了清泉的欢唱;在我孤寂忧伤的时候，给我慰藉和温暖，即使在黑暗的角落，也能感受那束光的灿烂。18、一个希望的突然失落会留下一处伤痕，即使那希望最终实现，也决不能使它完全平复。19、即使前面的道路再艰难曲折，你也要勇敢地走下去!20、即使有再多的理由，也不能不好好学习。

角是多音字，读音是【jiǎo】、【jué】。一、角的组词及解释：1、角落：墙角或物品的边角处；2、角度：两条线或平面交汇时所成的夹角大小；4、角逐：竞争、争夺；5、角色：在戏剧、影视、小说等中所扮演的人物；6、角色扮演：又称COSPLAY，指模仿或扮演动漫、游戏、小说等中角色的活动；7、三角形：一个有三条边和三个角的平面图形；8、直角：夹角为90度的角。二、角的古诗词：1、功名富贵两蜗角，险阻艰难一酒杯。——出自宋·黄庭坚《喜太守毕朝散致政》。2、今年五月至苏州，朝钟暮角催白头。——出自唐·白居易《霓裳羽衣歌》。3、海角崖山一线斜，从今也不属中华。——出自清·钱谦益《后秋兴之十三八首·其二》。4、一角西峰夕照中，断云东岭雨蒙蒙。——出自清·丘逢甲《山村即目》。角的造句：1、小明躲在角落里，不敢出来，因为前几天在同学面前出丑，现在小明对自己缺乏自信和勇气，害怕再次被人嘲笑和嫌弃，因此宁愿躲在角落里，避免和别人交流。2、这个问题要从不同的角度来看待，只有这样才能全面地了解它的本质和解决方法，否则可能会掉进思维定势的陷阱。解决问题需要从源头彻底解决，否则会产生更大的问题。3、两个人在操场上角力比赛，两个人彼此的身体互相碰撞，汗水湿透了两个人的衣服，但这两个人却意犹未尽，充满了斗志，仿佛这是生命中最重要的时刻。4、王华和赵启正在角逐总冠军的宝座，这场比赛是两个人职业生涯中最重要的一场，互相都不想输给对手，全力以赴地争取胜利，不惜付出所有的努力和汗水。但大家相信，赵启这次一定会赢。

大街小巷造句如下：1、金色的薄纱洒遍大街小巷的每一个角落，这座刚刚被雨水冲刷过的城市纤尘不染富有生机。2、此后,刘志恩几乎成了个街溜子,为找到肇事车,他走遍了皇姑区的大街小巷。3、过年了大街小巷家家都喜气洋洋张灯结彩，到处洋溢着活跃的气氛。4、天上的星星多的不计其数。每到国庆节，大街小巷的人就会不计其数。5、元宵之夜,大街小巷张灯结彩,人们点起万盏花灯,携亲伴友出门赏月亮、逛花市、放焰火,载歌载舞欢度元宵佳节。6、夜色虽深,但是大街小巷里的亭台楼阁都是灯火通明,城中的酒肆更是语笑喧哗,行酒令,对酒当歌,大家都在畅所欲言。7、元宵节，祝福的电波穿越大街小巷，穿过人流车流，将吉祥与好运送达，天天开心，事事如意；将平安与健康带到，日日幸福，事事顺心；将财气与喜气降临，愿你财运亨通，事事发达。8、今天的德庆县城大街小巷人山人海,锣鼓震天,以民间艺术巡演、“炮仗攻狮子”和烟花晚会为主的一年一度万众欢腾庆元宵活动如期上演。

1、甜甜微笑沐春风，情谊绵绵春意浓。疲惫烦恼一扫空，惆怅郁闷无影踪。雾霾散去见阳光，社会和谐暖融融。世界微笑日到了，愿每一个角落都充满微笑！2、在苍凉的岁月面前，我们自认为沧桑的故事，原来是那么微不足道。红尘深处，包括菩提道场，都总是收留我们的驿站。所谓归宿，在于一个人的心，心沉静下来，世间任何一个角落都可以栖居，都是家。3、电子时代，我们那一本本应该记载成长历程的、等到老年时借以聊以慰藉的日本记从此尘封于某个角落里，取而代之的是网络的“博客”、“空间”。4、原来弱者不是低调就能苟存，不能站起来的人，即使缩到了角落，还是会有人狠狠地迎门一脚，再一步踹你入泥泞。不奋起，便沦落。5、我常常看见他窝在书店角落安静地看书，完全不理会周遭的世界。

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