什么是二元变量??

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。

3．定距指标 定距指标是指反映研究变量在数量上的差别和间隔距离的指标。它除了反映变量在具体数量的距离差异外，其数字特性比定序指标高。 对于定距指标可以采用平均数、标准差、t检验、F检验等统计方法。

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。

僻静的造句有：校园里的木棉花悄然地开了，在一个僻静的角落静静地散发着幽香。自从修了公路，一向僻静的小山村也热闹起来了。僻静的造句有：我家住在一个僻静的小巷里。自从修了公路，一向僻静的小山村也热闹起来了。注音是：ㄆ一_ㄐ一ㄥ_。词性是：形容词。拼音是：pìjìng。结构是：僻(左右结构)静(左右结构)。僻静的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】僻静pìjìng。(1)人迹罕至;安静。二、引证解释⒈偏僻清静。引《朱子语类》卷一二_：“如人当纷争之际，自去僻静处坐，任其如何，彼之利害长短，一一都冷看破了。”《水浒传》第四二回：“是夜月色朦_，路不分明，宋江只顾拣僻静小路去处走。”《儿女英雄传》缘起首回：“那燕北闲人便隐在一个僻静去处一同瞻仰。”康濯《春种秋收·我的两家房东》：“他们都在枣树林僻静角落里说话。”三、国语词典幽静偏僻。《西游记．第三一回》：「那公主果然依行者之言，往僻静处躲避。」《红楼梦．第四回》：「这种拐子单管偷拐五六岁的儿女，养在一个僻静之处，到十一二岁时，度其容貌，带至他乡转卖。」也作「僻净」。四、网络解释僻静僻静，汉语词汇。注音：pìjìng指人迹罕至；安静。关于僻静的近义词平静肃静宁静沉寂安静沉静寂寞背静冷僻荒僻关于僻静的反义词喧闹喧哗热闹关于僻静的诗词《喜静·素来嫌僻静》《酬田就·闲居多僻静》关于僻静的诗句素来嫌僻静素来嫌僻静闲居多僻静关于僻静的单词secluded关于僻静的成语放僻淫佚放僻邪侈穷山僻壤穷陬僻壤僻字涩句邪书僻传乖僻邪谬穷乡僻壤便僻侧媚安安静静关于僻静的词语遐州僻壤乖僻邪谬僻字涩句穷村僻壤邪书僻传穷山僻壤便僻侧媚穷陬僻壤放僻淫佚放僻邪侈点此查看更多关于僻静的详细信息

可以分为：有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等；名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气(阴、晴)、性别(男、女)、职业(工人、农民、教师、干部)和产品的型号等。定量变量，也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。定性变量，是指并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。变量来源变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。

建议让他加条v字拉链，拉上后裤脚收起来，拉开的时候还是宽腿的，这样上体育课的时候会方便些，或者周一升旗的时候老师不会因为这个找你的麻烦

阿鼻地狱：佛教语言。比喻犯大错的人阿鼻叫唤：梵语指陷入阿鼻地狱后的呼叫声。比喻非常悲惨、呼唤求救的声音。阿斗太子：【释义】阿斗:三国蜀汉刘备之子刘禅的小名。三国时期，蜀汉后主刘禅虽然有诸葛亮、姜维等先后辅佐，但是仍然无法使蜀汉强大起来。阿斗太子常用来比喻不可造就或事物和局势败坏而不可救药的人。阿狗阿猫：阿猫阿狗是一个汉语成语，读音是ā māo ā gǒu，意思为旧时人们常用的小名。引申为任何轻贱的，不值得重视的人或著作。阿姑阿翁：阿姑阿翁是一个成语，读音是ā gū ā wēng，指公公婆婆1, 地狱传言有十八层，其中一层叫阿鼻地狱。2, 但也有少数意志薄弱的……逐步上当，终至堕入阿鼻地狱。3, 阿鼻地狱炎浆深处,已经成了纯黑色的魔物终于将金刚大印的光芒消磨光了,此时的大印已经成了一个圆柱形的乌铁笼。4, 阿弥陀佛!罪过!罪过!五蕴伤身,杀戒一开,阿鼻地狱待君来,施主还望息怒!5, 一个唐朝的黑心商人,经历生死劫难,十八层地狱,阿鼻地狱,尔虞我诈,勾心斗角,面对未知可怕事物以及生物,最终成为一名翻天阴商。

职级下列变量中属于定序变量的是 。A.门牌号B.学生学号C.职称等级D.身高答案C

数据分析中的变量分类数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确的结论，首先要明确分析目的，并准确理解当前的数据类型及含义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如身高、性别等。每个变量都有变量值，变量值就是我们分析的内容，它是没有含义的，只是一个参与计算的数字，所以我们主要关注变量的类型，不同的变量类型有不同的分析方法。变量主要是用来描述事物特征，那么按照描述的粗劣，有以下两种划分方法：按基本描述划分【定性变量】：也称为名称变量、品质变量、分类变量，总之就是描述事物特性的变量，目的是将事物区分成互不相容的不同组别，变量值多为文字或符号，在分析时，需要转化为特定含义的数字。定性变量可以再细分为：有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O【定量变量】：也称为数值型变量，是描述事物数字信息的变量，变量值就是数字，如长度、重量、产量、人口、速度和温度。定量变量可以再细分连续型变量：在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。离散型变量：值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。按照精确描述划分【定类变量】测量事物类别或属性，各类支架没有顺序或等级，实际上也就是上面说的无序分类变量，所包含的数据信息很少，只能计算频数和频率，是最低层次的一种变量【定序变量】测量事物之间的等级或顺序，就是上述的有序分类变量，由于它的变量值可以是数值型或字符型，并且可以反映等级之间的优劣，除了可以计算频数和频率之外，还可以计算累计频率，因此数据包含的信息多于定类变量。【定距变量】测量事物的类别或顺序之间的间距，它不但具有定类和定序变量的特点，还能计算类别之间的差距，可以进行加减运算，数据包含的信息高于前两种【定比变量】 测量事物类别比值，和定距变量相比，它不但可以进行加减运算，还可以进行乘除运算，包含的数据信息最多，是最高级的变量。上面这四种变量可以从浅到深精确的描述事物，四种变量级别从低到高，高层次变量可以向低层次转化，代价是损失部分数据信息，但是低层次变量无法向高层次转化，这会得出错误结果。按照变量的取值划分前面两种分类方法都是从变量对事物的描述角度出发进行分类，一旦对事物描述确定下来，那么变量的取值也就相应确定下来了，比如定性变量的取值只能是某属性下的计数，比如人数、客户数等，因此只能取特定的值，数值是离散的。而定量变量可以取某属性下的任意值，变量值即可连续也可离散，比如身高、体重、销售额等。连续型数值和离散型数值的分析方法是不同的，因此从统计学角度，又经常划分为连续型变量和定性变量（分类变量）关于变量的类型及取值方法，可以归纳为下表以上是小编为大家分享的关于数据分析中的变量分类的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

1)操场上，女同学穿着美丽的花裙子在操场上翩翩起舞。她们有的在做生动有趣的游戏，有的捡起扑鼻的芙蓉花在编制美丽的花冠，还有的坐在草坪上休息……大家都沉醉在这美丽的夏天中。 2)二道杠周莉，是我们班最厉害的女同学了。她长得黑黝黝的，一双小圆眼总是灵活地转来转去，小嘴唇很薄。我奶奶说嘴唇薄的人会说话，这不假，周莉说起话来像打机关枪。每当她说话时，脑后那把蓬松松的大刷子还。 3)平时，你为人直爽，但又不失细心，关心的一面。班上女同学不舒服，你会递上一杯红糖水；班上有人需要衣服，你会大包小包的提给她；班上有人哭泣，你总上前安慰她。 4)踢毽子的女同学手脚轻快，小毽子上下飞舞，就像有一只只小燕子在脚上飞去又飞回。 5)那轻爽的风就犹如调皮的小精灵一般，在女同学长长的发丝中嬉戏，在小竹林中奏起沙沙的歌。杨育娟。 6)劳动时，女同学也不肯示弱，都抢着干重活儿。 7)男同学站在我左边，女同学站在我右边，其他人原地不动…结果就他没动。你瞅你长这么难看还出来溜达，在家呆着被就光看你都撞树上了。 8)记得大一时和女同学打电话瞎聊，聊到睡在上下铺问题，我说：我在上边。她说：我在下边。这时电话里人群笑，宿舍群笑…… 9)刚从日企实习完的女同学回来感慨道："不管多高档的会议、多高档的人参加，那帮人台上斯文地跟你开着会，可台下却总有人在摸你大腿！"。 10)最近流传的关于张杰同学为了一位女同学动手打人的消息，纯属无中生有，根本没有这回事。 11)刚从日企实习完的女同学回来感慨道："不管多高档的会议、多高档的人参加，那帮人台上斯文地在跟你开着会，而台下却总有人在摸你大腿！"。 12)当面夸一女同学：你真是清水出芙蓉！ 13)我们班几个过去不爱活动的女同学参加体育锻炼比以前积极多了。 14)除了来自心怀嫉妒的女同学和男主角盛气凌人母亲的人为阻碍，可怜的女主角还要应付不计其数的植入广告：从奶茶到健身中心。 15)他愚弄女同学 被校长当众训斥一番 他那种愧汗无地的样子使大家觉得他又可怜又可笑。 16)“我明天也要把头发剪掉。”一个娇小玲珑的女同学红着脸说lishixinzhi.。 17)在身后那么多男女同学的众目睽睽之下，我心里象结冰一样，一个字母也写不出来。 18)班上有的女同学只穿上两件衣服了，今天好像没那么冷了。 19)林小红和几位女同学跳绳怕我们去捣乱，竟然请了两位纪律委员守着，真是小题大做。 20)今天，我们班有一个女同学扎了一个很短的马尾巴，上面竟然绑了两根大红色的橡皮筋、夹了十来个五光十色的发夹，真是小题大做。 21)二道杠周莉，是我们班最厉害的女同学了。她长得黑黝黝的，一双小圆眼总是灵活地转来转去，小嘴唇很薄。我奶奶说嘴唇薄的人会说话，这不假，周莉说起话来像打机关枪。 22)他看到男同学和女同学在一起 就怀疑是在谈恋爱 真是吴牛喘月。 23)一男同学苦追一女同学，在写完第99封信后，女同学回信一封，上书“61”。该生不解，于是问爱情专家，释曰：61，该女系音乐系学生，乃明其意！ 24)女同学请男同学载她一程，结果发现男同学骑的那辆单车又破又烂，损了一句：“这破车还要上锁！”男同学瞪大眼睛看着女同学说：“那你干吗要化妆？”。 25)花坛中央矗立一尊洁白如玉的雕像，是一位和蔼可亲的女老师与一位胸前飘扬着红领巾的女同学。她们身体向前倾着，面带微笑，眼睛注视着远方。老师紧握着女同学的手，lishixinzhi/4006445仿佛要与女同学共同飞向浩瀚的知识海洋。 26)校园里一片欢声笑语，同学们在相互追逐着、玩耍着，有的在爬竿，有的在跳远，还有的打羽毛球，只有女同学三五成群地跳橡皮筋，并且轻快地哼着歌曲。 27)对学生的精神生活和他们的隐秘角落采取粗暴态度，最容易从男女青年的相互关系中驱逐出一切高尚的、有道德的、明快的审美情感，并把爱情的生物本能的一面推到了首位，激起不健康的好奇心，使男女同学更加疏远，对交往产生一种难忍的恐惧症。 28)那当然啰，朋友有难，我一定拔刀相助，替你出头啊！哦！对了，还有一次，一个女同学啊在考试的时候偷看我的考卷，还向教授说是我作弊呢。 29)不知道是哪天开始的，青春期突然就来了，一些本来只是好看的女同学一夜之间就在我的眼里妩媚起来。曾经为"兄弟如手足，女人如衣服"之类的屁话热血沸腾过，但什么东西"忽如一夜春风来"，顿时觉得缺手缺脚乃至缺胳膊少腿好像也没什么了。 30)爸爸问8岁的儿子：为什么被老师留堂？儿子：因为我撩女同学的裙子看。爸爸怒吼道：没出息的东西，怎么能撩女同学的裙子呢，爸爸小时候都是撩女老师裙子！

造句指懂得并使用字词，按照一定的句法规则造出字词通顺、意思完整、符合逻辑的句子。依据现代语文学科特征，可延伸为写段、作文的基础，是学生写好作文的基本功。造句来源清俞樾 《春在堂随笔》卷八：“其用意，其造句，均以纤巧胜。” 夏_尊叶圣陶《文心雕龙》 四：“造句也共同斟酌，由 乐华 用铅笔记录下来。”下面为您提供关于【蹑手蹑脚的造句怎么写】内容，供您参考。1、我们蹑手蹑脚走进教室尽量不打搅同学们的休息。2、小红轻轻推开门，蹑手蹑脚地走进教师备课室。3、小明写完作业，闭了灯，蹑手蹑脚地上床睡觉。4、每天下夜班后，他总是蹑手蹑脚走进家门，生怕吵醒了妻子和女儿。5、他蹑手蹑脚地挪动脚步，猛地向前一扑，伸手一抓，就抓住了青蛙的后腿。6、为了不惊动其他病人，她蹑手蹑脚地走进病房。7、由于回来晚了，他蹑手蹑脚地溜进了房间。8、她带着一脸的好奇，蹑手蹑脚地打开了房门，一小步一小步走了进去，又轻轻地把门关上。哇！她看到了她意想不到的景象。9、晚上，房子里静悄悄地。忽然，小猫听见角落里有一阵吱吱吱的声音。小猫瞪大了它铜铃般的眼睛一看，原来是一只老鼠正在偷偷地偷东西。小猫蹑手蹑脚地走过去，突然，它像火箭一样扑了上去，可是却扑了个空，老鼠慌慌张张地逃跑了。小猫又飞快地追了上去，再次扑上去，抓住了那只可恶的大老鼠，一口把它吞进了肚子里。10、夜里，一只老鼠蹑手蹑脚，左顾右盼的溜出了洞穴，一边留意着四周的风吹草动一边大口咀嚼着粮食，因为它知道粮仓养了两只大猫，所以它不得不小心翼翼。11、他蹑手蹑脚地走到小芳身边。句子是语言运用的基本单位，它由词或词组构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或制止，表示某种感慨。它的句尾应该用上句号、问号或感叹号。造句的方法一般有以下几种：1、在分析并理解词义的基础上加以说明。如用“瞻仰”造句，可以这样造：“我站在广场上瞻仰革命烈士纪念碑。”因为“瞻仰”是怀着敬意抬头向上看。2、用形容词造句，可以对人物的动作、神态或事物的形状进行具体的描写。如用“鸦雀无声”造句：“教室里鸦雀无声，再也没有人说笑嬉闹，再也没有人随意走动，甚至连大气都不敢出了。”这就把“鸦雀无声”写具体了。3、有的形容词造句可以用一对反义词或用褒义词贬义词的组合来进行，强烈的对比能起到较好的表达作用。如用“光荣”造句：“讲卫生是光荣的，不讲卫生是可耻的。”用“光荣”与“可耻”作对比，强调了讲卫生是一种美德。4、用比拟词造句，可以借助联想、想象使句子生动。如用“仿佛”造句：“今天冷极了，风刮在脸上仿佛刀割一样。”5、用关联词造句，必须注意词语的合理搭配。比如用“尽管??可是??”造句：“尽管今天天气很糟，但是大家都没有迟到。” 这就需要在平时学习中，把关联词的几种类型分清并记住。6、先把要造句的词扩展成词组，然后再把句子补充完整。如用“增添”造句，可以先把“增添”组成“增添设备”、“增添信心”或“增添力量”，然后再造句就方便多了。随着信息新媒体的发展，网络已经成为继报纸、收音机、电视之后的主流媒体，并有将其整合的趋势。网民数量的激增使得网络话题的热议和网络语言迅速成为流行语。出现了很多新现象：网络造句——当某一新闻事件在网络迅速流传之后，新闻事件中的某一具有代表性的词语，在网友们的推广下，成为造句的主体，并迅速在网络流行展开。比如李刚事件中，我爸叫李刚成为流行语，以它进行的造句活动在网络铺开。例如：窗前明月光，我爸是李刚；给我一个李刚，我能撑起整个地球等。而在360与腾讯的3Q网络大战之后，一句“我很艰难的做出决定”也迅速流行。这类造句的特征主要是将已有的诗句、文章等进行改变而成。

组词：胜利 有利 利于 造句：今天跑步我终于胜利了。

1、风光的背后，不是沧桑，就是 肮脏 。 2、不怕坏人做坏事；就怕好人办坏事。前者扯着 肮脏 的虎皮，响应者寡；后者打着正确的旗号，一呼百应。所以，做事先做人。要办真坏事，先做假好人。 3、诚信，是一股清泉，它将洗去欺诈的 肮脏 ，让世界的每一个角落都流淌着洁净。 4、一身破烂 肮脏 的衣服，一根暗淡无色而又光滑的拐杖，体弱多病的身子正哆哆嗦嗦地向捐款箱那儿走去。 5、宽容，是洗刷我们 肮脏 心灵的甘露；是带走我们心中的种种烦事的微风；是包含我们所有罪恶的海洋；是人生的另外一个不同世界，一个全新的转折点。 6、那天，看见一个老婆婆，穿着睡衣，睡衣很脏，躺在 肮脏 的地上，手缠着纱布。全身都破破烂烂。但她的眼，有说不出的沧桑，眉目之间流露出的悲伤，势不可挡。皱纹一条比一条深。完美地嵌在了老人脸上。 7、她最多只有七八岁，穿着 肮脏 的破衣烂衫；她的一双小脚，没有穿袜子，穿在一双破鞋里。 8、资本来到世间，从头到脚，每一个毛孔都滴着血和 肮脏 的东西。 9、耻辱是 肮脏 膝下的长女。欧里庇得斯 10、他那整洁的衣衫下是一个 肮脏 的灵魂。 11、参与密事的双方，要么是神圣的同盟，要么是 肮脏 的结合。 12、每天早晨，浓雾淹没了山野河川和道路；草原清净而凉爽的空气，变得就像马群踏过的泉水一样，又混浊又 肮脏 ！ 13、父亲的爱是威严的、沉默的、忧郁的、深远的。让你的思想即使沾上 肮脏 的污垢也能焕然一新。 14、肥皂一经使用，便会逐渐溶化，甚至消失殆尽，但在这之间，却能使被洗物尽涤 肮脏 。如果有在水中不溶化的肥皂，才是无用处的东西。不知自我牺牲，以裨益社会，而只知吝惜一己之力的人，则宛如不会溶化的肥皂。 15、她的细长的跟睛是那样天真、那样纯洁地望着这整个的世界，哪怕有什么 肮脏 的东西，有什么危险的东西，她一定也不曾看见。 16、很脏，乞丐很脏，很狼狈。也许他们的心比任何人的心都要干净。只不过被看似 肮脏 的外表所掩饰，也许不是掩饰，而是被忽略。 17、他是个身材矮小、骨瘦如柴的农民，上身穿一件补缀过的、 肮脏 的短皮袄，下身穿一条淡色的长裤。他那顶黑帽子同他那油光发亮的铜色的脸简直叫人分辨不出来，一双目光柔和的眼睛显得很突出，在嘴角上带着感激的微笑时，露出了反刍动物那样的坚固的、微微发黄的牙齿。 18、在大街上，处处都见到乞丐，以乞讨为生的乞丐，他们穿得衣衫褴褛，头发乱糟无章地生长，仿佛几十年未剪过一般。每一次我走过，都不会理睬。不只是我，我的父母、亲属，甚至全市都没有人理会他们 肮脏 的身影。 19、要研究人，要寻找能干的干部。现在关键就在这里：没有这一点，一切命令和决议只不过是些 肮脏 的废纸而已。列宁 20、宽容如一缕清风，让人门感觉到凉爽。它如一条小溪，清洗着人们内心的 肮脏 。它如一跟绳带，让你和朋友的友谊加深。 21、脏污的长发，脏污的外衣，脏污的赤膊，脏污的短裤，一切乞丐的特色他都具备。不同的是他能吹笛，一管干净的竹笛，在清晨总放在他 肮脏 的嘴边，冲破薄雾，清远地吹响。 22、宽容是一种爱，没有了宽容就没有了爱。它如一缕清风，让人门感觉到凉爽。它如一条小溪，清洗着人们内心的 肮脏 。它如一跟绳带，让你和朋友的友谊加深。宽容也是一种原谅。 23、遭冤狱，受迫害，无损于一个人的名望，你不能使真理和正直受到任何损伤。要给别人脸上抹黑不是件好玩的勾当，一不小心，害人者自己弄得满身 肮脏 。 24、最大的感恩是，我们生而为有情的人，不是无情的东西，使我们能凭借情温暖，走出或泠漠或混乱或 肮脏 或匆忙或无知的津渡，找到源源不绝的生命之泉。 25、诚信是一面锃亮的明镜，照应着你我的内心；诚信是一股清澈的泉水，洗去 肮脏 流淌洁净；诚信是一块不朽的基石，让我们踏它前行……以诚待人，以信律己是我们一直以来必须实行的宗旨。可以说：诚信也是我们做人的根本。 26、列宁要研究人，要寻找能干的干部。现在关键就在这里：没有这一点，一切命令和决议只不过是些 肮脏 的废纸而已。 27、残酷的现实，一次次撕毁我的满腔热情，我是一个笨拙的舞者，独自迈步在自己的世界，一切都开始离去，最后剩下我孤寂一人靠在墙角，紧握青丝，无力的眼神不再憧憬，呼吸着社会 肮脏 的气息，孤独的离开这个世界。 28、没做过错事，就不会知道什么叫做对；没有经历错的人，就不会懂得分辨哪种人才是值得珍惜的；没有遇上那些 肮脏 的人或事，就无法学会珍惜那些弥足珍贵的。感谢那些一直以来陪伴纠缠的挫折与不快，让我们懂得光明的所在！ 29、有些人之所以离群索居就是为了躲避流氓：他实在不愿与流氓共饮井水，共享水果和火。有些人走进荒漠，与猛兽同受干渴之苦，就是不愿与 肮脏 的的赶骆驼者共坐在水槽边。 30、忍，是寻求安逸，是积蓄能量。而我们的社会，已经压抑得太久了。当社会中充斥着 肮脏 的气息时，敢于不忍，敢于批判，社会才能健康发展，才能带来清澈的泉水。 31、受到痛苦，我就叫喊，流眼泪；遇到卑鄙，我就愤慨；看到 肮脏 ，我就憎恶。在我看来，只有这才叫生活。契诃夫 32、性是 肮脏 的嘛？只有当它被做对了的时候才是。 33、不管 肮脏 还是干净，精神不振还是乐不可支，对那些爱你的人而言，你始终都是无价之宝。 34、 肮脏 无敌才，磊落不世遇。 35、花田里的文字，不是生活真实的热闹，是飘在半空的寂寞。我爱那凌空的寂寞，因寂寞而冷静，而人却不能够不用双脚去行走。生活终究是热闹的，世俗，喧嚣，甚至 肮脏 。但这就是我所眷恋的生活，我不该拒绝它真实的面目。 36、在这美丽而幽静的林荫大道上,忽然看见一个 肮脏 的流浪汉仰卧在那里,真是有碍观瞻。 37、每次看到恒河，我就想起洋葱。恒河无论是对伸出腐烂手指乞讨的女性，或是被杀的甘地总理都一样不拒绝，接受每一个人的骨灰。洋葱的爱如恒河，无论是怎么丑陋的人，多么 肮脏 的人都不拒绝。 38、这是一个阴暗 肮脏 的交易，充满了欺骗、控制和背叛，一个情报机构维持自己的神圣，方法是通过不断强化它自认为是真理的概念。 39、明天充满了香花，它属于旋转的臭地球、星星、还有上面的月宫，你们的老哥们亚历克斯要独自去找对象啦。诸如此类的废话，真是可怕的 肮脏 臭世界，弟兄们哪。 40、小骨还小不懂事，分不清爱与孺慕之情不是她的错。可是自己已经活了三百年了，难道还勘不破这世间情爱么。过去对她的所有关怀与爱护，护短与包庇，因为这份不一样感情的出现，全都变得 肮脏 和可耻了起来。 41、平凡又无聊的对话，为无趣的事情一喜一忧，为永无止境的烦恼哭泣，我对这种生活来说，太过 肮脏 了。 42、我是真不知道，我抬起头来看天，觉得北京的天空比什么时候都 肮脏 。阳光比什么时候都刺眼。 43、但眼下经济中心正移步亚洲，在那里，许多人兢兢业业努力向前，在那里，商业世界并不总是那么 肮脏 。 44、在这伙孩子当中有 肮脏 不堪，蓬头散发，连鼻子都未擦擦的拉尔夫；他为童心的泯灭和人性的黑暗而悲泣，为忠实而有头脑的朋友猪崽子坠落惨死而悲泣。 45、当干净新鲜的空气是随手可得的，何必要活在 肮脏 的地方?何必继续寻找肮脏的空气?但是人们习惯肮脏的空气。 46、这种工作不但 肮脏 ，而且吃力，原是男人做的工作，但是她从无怨言。 47、思想 肮脏 说明灵魂丑恶。 48、人的本性原本就 肮脏 ，不过是在这粪土般的东西上披着层皮，上点颜色，穿点漂亮衣裳，竭尽所能地装得漂亮些罢了。 49、他表面看起来一本正经,其实内心 肮脏 得很。 50、生活到处一样 肮脏 ，卖身与卖脑一般凄惶，所不同的是，前者往往能沽得善价。 51、一只骄傲的酒杯，青海的公主，请把我抱在怀中，我多么贫穷，多么荒芜，我多么 肮脏 ，一双雪白的翅膀也只能给我片刻的幸福。 52、小的时候，想象自己是一个蜂窝，各式各样普通的粗人，全像蜜蜂斯的把生活的知识和思想送进蜂窝里，他们尽自己所能做到的慷慨大量地丰富的心灵。这种蜜蜂常常是 肮脏 而味苦的，但只要是知识，就是蜜。 53、隔了百年的光阴、万里的迢递，浮世 肮脏 ，人心险诈。割裂了生和死，到哪里再去寻找那一袭纯白如羽的华衣和那张莲花般的素颜？ 54、一个 肮脏 的国家，如果人人讲规则而不是谈道德，最终会变成一个有人味儿的正常国家；一个干净的国家，如果人人都不讲规则却大谈道德、高尚，最终这个国家会堕落成为一个伪君子遍布的肮脏国家。 55、你知道疼痛是什么吗?那是仇恨的磨刀石，它会把仇恨这把刀，磨得越来越锋利，直到把仇人的喉咙豁开，让他们 肮脏 的血撒到地上，让所有的人践踏一空。 56、大人的世界充满欺骗 肮脏 ，我真希望自己永远都不要长大，不要长大。 57、君生我未生，我生君已老。隔了百年的光阴，万里的迢递，浮世 肮脏 ，人心险诈，割裂了生与死，到哪里再去寻找那一袭纯白如羽的华衣和那张如莲花般的素颜？ 58、父爱是一阵微风，让你的思想即使沾上 肮脏 的污垢也能焕然一新。 59、通过老师的教育,我逐渐消除了头脑中个人主义的 肮脏 思想。 60、父爱是一座山峰，让你的身心即使承受风霜雨雪也沉着坚定；父爱是一片大海，让你的灵魂即使遇到电闪雷鸣依然仁厚宽容；父爱是一道光辉，让你的心灵即使濒临与黑暗也能看见光明大道；父爱是一阵微风，让你的思想即使沾上 肮脏 的污垢也能焕然一新。 61、让我们离开这个挤满着败类的 肮脏 酒吧。 62、性事粗暴的，丑陋的而且 肮脏 的。要不是老天让性有着不可言喻的快感，人类早就在不知道多少年前就灭亡了。 63、爱是夕阳。一经它的笼罩，最 肮脏 的东西也成了景致，也有了存在的理由。 64、据1880年关于孟买辖区现由马哈拉施特和古杰拉特管辖的一份报告显示，一个帕迪次部落的成员“总是破衣烂衫、 肮脏 不堪，走起路来鬼鬼祟祟”。 65、尘埃落定，“恶”图穷匕见，如破肚的腐尸，尽显 肮脏 。 66、我聆听着教堂音乐，它宛如欢乐的河水，从这个大都市的最深处倾泻奔流而出，可以说，它使伦敦从一周来所有的 肮脏 污秽之中超脱出来，推动着那可怜、厌世的魂灵在欢乐和谐的时刻进入天堂。此时此刻，我对教堂音乐的神圣效力从未感受得如此深切。 67、请别把我拉进你那 肮脏 的世界、自己脏了就算了，不要玷污别人啦。 68、夜晚沉睡的大陆，无数的 肮脏 秘密和扭曲的欲望，从潮湿的地面破土而出，他们把湿淋淋的黑色触手甩向天空，抓紧后，用力拔天幕拉垮。 69、一般地，如果灵魂是潮湿的，在每一次关系之后，你都脏兮兮地出来。关系不会净化你，它使你 肮脏 。 70、他义无反顾地离开了这个 肮脏 的地方,走上了新的道路。 71、人就是如此，越是身处 肮脏 地环境，就越渴望纯洁。 72、小的时候，我想象自己是一个蜂窝，各式各样普通的粗人，全像蜜蜂斯的把生活的知识和思想送进蜂窝里，他们尽自己所能做到的慷慨大量地丰富我的心灵。这种蜜蜂常常是 肮脏 而味苦的，但只要是知识，就是蜜。 73、我睡觉时做了一个梦，梦见由于人们的不断破坏，地球成了一个 肮脏 无比的污染星球，这种污染境界我还是第一次见到！我不禁被吓出了一身冷汗。 74、世界不 肮脏 ,何来的悲伤! 75、在我一生中的大部分时间，自己都胆战心惊地处理着和金钱关系一边想要它，一边又厌恶这种想法，就好像金钱是 肮脏 的一样。 76、这些东西曾被禁演达数十年之久，因为据说，这样的音乐中充斥着 肮脏 的画面，会荼毒我们的思想，会让西方资本主义的流毒侵蚀我们的大脑。 77、一阵 肮脏 的黄雾淹没了整个空间. 78、我憎恨身体的动物性，恨它的 肮脏 和淫靡。 79、当你把我送回这里，跟这些人关在这个地方，你是让 肮脏 认祖归宗。 80、操纵一国的百姓不仅是一种自私自利的做法，而且还是低劣 肮脏 的恶行，尤其当百姓一次又一次的成为心理战术的牺牲品，渴望着寻求值得信赖的领袖时，更是如此。 81、那里的小客栈一般都很 肮脏 ，而且跳蚤猖獗。食物是当地的干酪和通常存放了一年之久的面包。人们就着劣酒吞下这种食物。 82、信封里装着一张折叠的信笺，因为被带信人揣在 肮脏 的口袋里弄得灰糊糊的而且有点破了。 83、彼得经常翻阅那本 肮脏 油腻的练习本. 84、那些愿意清白的人将得到清白；愿意下流的人将得到 肮脏 。查理?金斯莱 85、英国城市大都呈现出一副破落败坏的景象，伦敦已成为西欧最破旧、最 肮脏 的首都了。 86、如果说人体是 肮脏 不堪的，向造物主去抱怨，别找我。 87、威廉戴了一顶大阔边帽作为伪装,来到一家 肮脏 的酒吧. 88、他们的言论包括很想殴打闹事学生，并将一个在儿童游乐区露阴的恋童癖嫌疑犯称为" 肮脏 的败类变态"。 89、这卢瑟福,身材高高大大,花白的头发油腻 肮脏 ,皱纹满脸,松松垮垮,厚厚的嘴唇像黑人一样嘟得挺高. 90、有时教皇的罗马城是腐败 肮脏 的魔窟. 91、他们朝停在树房下 肮脏 地面上的疣猪战车跑去。 92、办理:差冲机的显影、定影、火洗辊子 肮脏 . 93、他说：“白头鹰……品质恶劣；就像那些依靠抢劫过活的人一样，它穷困潦倒， 肮脏 不堪。”。 94、他的第一个世界总部是他1974年在台湾郊区叫做土城的地方租下的一个车库，在中国话里面，土城意味着 肮脏 的城市。 95、我并没有看到她的 肮脏 的衬裙。 96、 肮脏 的文件格码的水印完整的源代码,已经过测试. 97、由于对橡胶的需求急速增长，象巴西马瑙斯那样的 肮脏 破旧的河畔小镇一夜之间就变成了热闹的商业中心。 98、雅法的码头上摆了一溜儿柳条篓，一个小伙子正往本子上登记。身穿 肮脏 的粗布工作服、打赤脚的壮工们在搬运它们。 99、他瘸行的翅膀呈现 肮脏 的灰色,他的眼睛泛黄. 100、肮里 肮脏 的墙壁上歪歪扭扭地贴着些画儿. 101、他幻想着自己是受到了神启，只是不明所以为什么上天会看中他这样一件 肮脏 的管风琴，去传送它那神谕的崇高而肃穆的乐曲。 102、看看伊斯坦布尔、孟买以及圣保罗的高楼大厦吧，它们建得一座比一座高，一座比一座惊心怵目，但是遍布周围的却是赤贫、 肮脏 的贫民窟，那里的景象确实可以用惨不忍睹来形容！ 103、那是一座贫穷之城,在狭窄 肮脏 的天井上伸出的用木石搭成的陋屋拥塞其中. 104、从阿克塞尔布朗 肮脏 的性与包装,奢侈的功能! 105、梵高幻想着能资助其他画家，让他们跟随他从 肮脏 的巴黎走向金光灿烂的普罗旺斯，只有一个叫鲍岗亘的画家回应了他的呼唤，但是结局悲惨。 106、肠、胃、肝脏还有心脏,全部都是 肮脏 血污的,好酷! 107、它有害的理由：实际上，进口虾类就是我们见过的最 肮脏 的海鲜食品的代称。 108、然而，在看似舆论自由的面纱背后，一只 肮脏 的“看不见的手”正企图空通过操控企业在网民心中的形象，于翻唇弄舌间谋取私利。 109、你们这群 肮脏 的盗娼，叛经逆道、无恶不作；把上帝的殿堂变成了窃贼的巢穴；你们把这神圣的地方玷污得还不够吗？ 110、虎爪、掌跟打下颌、手掌外侧、肘、膝、低踢和跺踩、头槌、加上其它少数匹配的 肮脏 的“集成芯片”，你就已经有了所有你所需要的技术！ 111、他对这样的人物充满敬佩之情；他们蔑视 肮脏 的生涯，并冒着遭受报复的危险，摆脱善与恶的羁绊，堂堂皇皇地活下去。 112、奸诈狡猾的言语， 肮脏 丑恶的言词以及市井小人不良的习气一定要戒除。 113、他们重踏着脚步穿过厨房走来，留下了 肮脏 的脚印。 114、一旦下雨路上就有 肮脏 和泥泞，我们每个人都得踩过去，可是我有一条命我愿意拼命工作努力赚钱，要让这个世界上的一切艰辛和苦难再也没有办法伤害到你。张嘉佳 115、你真是一个没教养的下流坯子，在这种时候还提这种 肮脏 的… 116、这句话应该我赏给你们这对狗男女的，就算你们到了黄泉路上，也恕不清你们身上的罪孽，洗不掉你们灵魂的 肮脏 ！仙魅 117、该国也是主要的水泥生产国，这是一个 肮脏 的行业，因为烧窑使用最脏，最便宜的燃料，如油泥。 118、一只甲虫有时在通道里迷了路。“嘘！嘘！ 肮脏 小脚！”小不点鼠太太当啷当啷敲打着她的畚箕说。 119、黑暗地方是指她度过童年的柏孟塞区，一个位于伦敦东南方、 肮脏 生蛆的角落。 120、当地的那些小旅馆一般都 肮脏 且跳蚤猖獗。单调的食物是当地乳酪配以常常已放了一年之久的面包，人们就着劣酒吞下这种食物。

1、太阳在朝霞的迎接中，露出红彤彤的面庞。 霎时 ，万道金光透过树梢，给水面染上了一层胭脂红。 2、 霎时 间，雨大的像是天上的银河泛滥了一般，从天边狂泻而下！ 3、 霎时 ，一道闪电划破天空，耳边响起了“轰”的一声炸雷，好像要把房子震蹋似的。教室里的灯一下子熄了，周围暗了下来。我差点儿吓破了胆，同学们也被这出其不意的雷声吓得不知所措，过了好一会儿，雨终于慢慢小了。 4、朝阳开始像一盏扁圆的宫灯冉冉升到空中， 霎时 ，便形成滚圆的火轮，高高升起，喷射出万道金幅，给万物罩上一层灿烂的霞辉。 5、 霎时 ，我的心就像久旱的小苗喝到了春雨。 6、他像雷电一般， 霎时 消失地无影无踪。 7、忽然狂风大作， 霎时 ，飞沙走石，遮天盖地。 8、一 霎时 ，雨点连成了线，“哗”的一声，大雨就像天塌了似的铺天盖地从天空中倾泻下来。 9、这意外的失败，使同学们一个个像霜打的树叶子， 霎时 无精打采地蔫了下来。 10、 霎时 间，乌云遮住了太阳，遮住了太阳花的信仰，太阳花仍笔直的伫立着。倾盆大雨猛烈地拍击着这些花花草草，不堪一击的野草啊，东倒西歪，凌乱不堪。连那硕大老树上的苍翠树叶，都洒落一地！ 11、太阳在朝霞的迎接中，露出了红彤彤的面庞， 霎时 ，万道金光透过树梢给水面染上了一层胭脂红。 12、夏天的天气真是变幻莫测。刚才还是白云朵朵，一 霎时 就电闪雷鸣，狂风暴雨起来了。 13、巍峨的云峰上， 霎时 峭壁生辉；转眼间，脚下山林云消雾散，满山苍翠，掩映着雕檐玲珑的古代建筑群。 14、风呜呜地吼了起来，暴风雪来了。一 霎时 ，暗黑的天空同雪海打成了一片，一切都看不见了。 15、看看水，河水势如千军万马，互相挤着、撞着，撞向石壁，排排黄浪 霎时 碎成堆堆白雪。突然，下面出现一条四十多米宽的深沟，水一齐跌了进去，更涌、更挤、更急。 16、世界上没有任何东西如同风之怒号，它从沙漠上扫荡而来，平静清澈的天庭 霎时 变成一片旋转狂怒的海洋，飞沙走石，漫无际涯。没有天空，没有大地，只有沙尘，到处是沙尘，咬啮和窒息着万物生灵。 17、轻轻地掠过晨光熹微的四月天里，摇动着城畔那一树的嫩绿。拂晓的阳光欢欢喜喜地落下，碰到了一片片睡意朦胧的绿叶，叮叮咚咚地撒了一地。斑斑驳驳的缝隙间， 霎时 热闹了起来。 18、傍晚，大片大片的雪花，从昏暗的天空中纷纷扬地飘落下来。 霎时 间，山川、田野、村庄，全都笼罩在白蒙蒙的大雪之中。 19、忽而烟花冲天而上，五彩缤纷，绚丽多姿，在空中绽放。大沙河一时形成了“火树银花不夜天”的壮观场面。 霎时 间，人们欢呼，人们雀跃，欢潮如歌！ 20、夕阳转到西边的时候，已经不是那么耀眼的光芒四射了。它是那么大，那么红，那么圆，挂在树的顶端。你望着他，会 霎时 生出无穷的幻想，无穷的希望，无穷的勇气。 21、这年冬天，地都冻裂了缝，小北风像刀子似的猛刮，大雪满天飞风呜呜地吼了起来，暴风雪来了。一 霎时 ，暗黑的天空同雪海打成了一片，一切都看不见了。 22、冬姑娘飘来了，晶莹剔透的雪花飘了下来，飘在那碧绿的操场上， 霎时 ，碧绿变成了雪白，炎热变成了寒冷，同学都穿着棉衣，戴着手套，来到了操场上打雪仗。那景观，欢乐极了！ 23、冬天，河水结冰了，雪花纷纷扬扬地落下，不一会儿河边就变得白雪皑皑了，都分不清哪是河哪是地了。小朋友们在厚厚的雪地里打雪仗，堆雪人。白茫茫的雪地 霎时 间成了孩子们的游乐场。 24、阳光下，竹子迅速生长。当你走进竹林，映入眼帘的是一片青翠的绿色， 霎时 间，你会感到一股柔和的风迎面扑来，令人神清气爽。 25、天色渐渐暗了下来，江水平静下来，月亮正从水天相接的地方升起来， 霎时 间江面上洒遍了银光。 26、没有多久，火球的般的红日，从东方地平线上缓缓的升起来了。 霎时 ，远近的树木，地上的花草，青青的山，绿绿的水，都披上了霞光，充满了朝气，犹其那草木枝叶上的露珠，像镶了金刚钻一般，晶莹闪耀，好看极了。 27、天黑了，当西湖那沉鱼落雁的容貌就要完全被暮色掩去时，湖对岸的灯光忽然亮了起来，一刹间的一片金碧辉煌令人宛若进入仙境一般。湖水倒影着流光溢彩的夜灯， 霎时 间如水晶宫般的朦胧而晶莹透亮。不施脂粉的西湖霎时间雍容华贵。 28、夜更深了，当月亮在屋檐下再次出现时，它已经换上了一件明亮的白礼服， 霎时 ，光彩照人。月亮变得成熟了，它不在玩耍了，而是一直静静地走在我们前面。 29、一片可怕的黑暗像贪婪的魔鬼一样企图把整个世界吞噬掉。就在这时，闪电像一条矫健的白龙，把乌云撕得四分五裂，又像一柄利剑把乌云划的七零八落。 霎时 间，无穷大的天宇熠熠生辉。 30、金灿灿的朝晖，渐渐染红了东方的天际，高高的黄山主峰被灿烂的云霞染成一片绯红。太阳在朝霞的迎接中，露出了红彤彤的面庞， 霎时 ，万道金光透过树梢给水面染上了一层胭脂红。 31、太阳猛地一跳，蹦出了海面， 霎时 间，那辽阔无垠的天空和大海，一下子就布满了耀眼的金光。 32、像雾似的雨，像雨似的雾，丝丝缕缕缠绵不断。一 霎时 ，雨点连成了线，“哗”的一声，大雨就像天塌了似的铺天盖地从天空中倾泻下来。 33、秋风挥舞着涂满金色颜料的画笔，来到田野， 霎时 ，田野成了金色的海洋。微风拂过，田野里腾起金色的波浪，麦香传四方；棉花地里，一片片白云随风舞动，秋风不忍心玷污这白云天堂便悄悄离开。 34、雪峰山顶，云雾缭绕，如果巧遇，一 霎时 ，云开雾散，只见脚下银涛翻滚，座座山顶如浮沉在滔滔的白浪之中…… 35、 霎时 ，两江上空礼花绽放。灿烂的烟花从夜空慢慢划落，消失在苍茫的江水之中。两江三岸的霓虹已黯然失色，重庆夜的美丽让我这个初来的陌生人惊叹了，我和广州沉默着对望片刻，我们都被这美丽惊呆了。 36、终于，闪电爆发了。像一把利剑，划破了天空。那道闪亮的圆弧，从云间一路奔下，直到天的边缘。 霎时 ，照亮了哭泣的天空。远远看去，仿佛黑灰的乌云里，有天使的存在。 37、不一会，只见风驰云涌，一 霎时 黑云盖过了头顶。狂风吹得路边的树木呼呼作响。闪电，像弯弯曲曲的赤练在空中窜动。随着一阵震耳欲聋的雷声，飘泼大雨从天上倒了下来。 38、太阳越升越高，射出万道金黄色的光芒，浮在半空中的几片白云， 霎时 间被镀上了一层灿烂的金边，然后又被染成玫瑰色。与此同时，东边的半边天被染红了，就像一大匹发亮的缎子。 39、不知什么时候起，乐声变成搅不起波澜的河水。歌星的神情麻木了，他化妆过的脸像一张面具，歌声里隐隐透出倦意； 霎时 我也感到疲倦，支持一脸表情的肌肉和一副端庄的坐态原也是很累人的。 40、一直在追寻古代诗人的美丽，然而，看到这句“细雨湿衣看不见，闲花落地听无声”， 霎时 有如“众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”的顿悟。透过这句诗，我看到了一幅超然物外的恬淡画卷。 41、 霎时 ，豆大般的雨滴从天而落。滴到了我的手上，慢慢地流到手指上，滴下。“啊！下雨啦！”一声尖叫在人群中播洒。街上的人们纷纷跑进一家商店里。我也跑，我用我全身的力量跑回家。。。。。。 42、回想那一件件儿时不起眼的事儿来，事虽然小，但那些回忆是那样觉得感动，因为有了这些回忆才能让自己不断进步，不断追断求，这样才能成长起来，童年总叫人回想。那一刻刻，那一个个镜头， 霎时 间浮现在你的眼前。 43、东边路西边路南边路，五里铺七里铺十里铺。行一步盼一步懒一步， 霎时 间天也暮日也暮云也暮。斜阳满地铺，回首生烟雾。兀的不山无数水无数情无数！ 44、一阵雷声过后， 霎时 间下起了瓢泼大雨。 45、下课的铃声响了， 霎时 操场上热闹起来。 46、雪花飘至九州；大地顿时似披上一层亮晰的绒毯，树木 霎时 似穿上了白洁的外衣；天空更似蒙上了一层雪白色的面纱。 47、夏雨，比任何一个季节的雨都来得更欢畅、更热烈一些。她仿佛一个精灵般的女子，让人捉摸不定、神秘莫测。刚才还是晴空万里、阳光灿烂， 霎时 便会乌云密布、惊雷阵阵。最爱雨季，爱她的壮烈、爱她的惊艳。 48、我国原子弹引爆成功，只见银光一闪， 霎时 地动山摇，声震寰宇。 49、人的一生里，总归有这样的瞬息，兜头见月华如水， 霎时 间心明如镜，将自己交付于天地间，有我无我，有他无他。机缘到的，立时绝尘缘，抽身而去，机缘不到的，也有个片刻清醒，看自己前所未有的清醒。 50、我就举着本子大声呵斥："陈！果然是你！"他看到作业本，怒火一下给浇灭了，脸 霎时 发白，看着他沮丧的神情，爽。 51、千里迢迢地赶来，竟看到亲人气息奄奄的样子，她一双秋水盈盈的眸子 霎时 间泫然欲泣。 52、 霎时 ，在阳光下出现了一条光彩夺目的彩虹。 53、忽然，一枚炮弹落在了步队中，22人当场死亡， 霎时 间，鲜血四溅，血流漂杵。 54、沐春风，惹一身红尘;望秋月，化半缕轻烟。顾盼间乾坤倒转，一 霎时 沧海桑田。方晓，弹指红颜老，刹那芳华逝。 55、人生最出色的不是实现妄想的 霎时 ，而是保持幻想的进程。 56、只听天崩地裂一声巨响，十几层的高楼 霎时 夷为平地。 57、第一次听到你对我说我爱你，我的世界一 霎时 鲜花绽开。 58、可以，假如羊把花吃掉了，那么，对他来说，一切的星光便会在 霎时 刻暗淡无光!而你却认为这不重要! 59、就在 霎时 间,见那笼罩着白茫茫的湖水上,若隐若现的亭子上几只白鹤在昂首东望,不经感慨万千。 60、洪水 霎时 遮天盖地而来，冲倒了树木和房屋。 61、水坝闸门一开， 霎时 飞瀑怒泻，雷霆万钧。 62、爱你，却无缘牵你的手谁爱谁都没有错误，错的是咱们只是人，只是无奈恒久的性命，在 霎时 的爱恨之间，会有奢求永恒的意念，苏醒的时候就知道会将阔别。 63、霎那：极短时间：一声巨响，霎那天空中出现了千万朵美丽的火花。也说 霎时 。 64、 霎时 乌云布满半边天,夕阳不知哪里去了。 65、我国原子弹引爆时,只见银光一闪, 霎时 地动山摇,声震寰宇。 66、人要活很多年后才知道感恩的，才知道万事万物包括投眼而来的翠色，附耳而至的清风，无一不是荣华的天宠，才知道生命中的每一 霎时 间都是向永恒借来的片羽，才知道胸襟中的每一缕柔情都是无限天机所流泻的微光。 67、天有不测之风云，人有 霎时 之蛋挞。 68、有的人与人之间的相遇就像是流星， 霎时 爆发出令人爱慕的火花，却注定只是促而过。 69、钓鱼竿上的肉瘤，有的却像霓虹灯似的，一会儿红，一会儿白，刚变成蓝色， 霎时 间又成了绿色，真是五颜六色、光彩夺目。 70、一个人的夜里，偶尔感觉到会有些寂寞。于是听起了音乐，来打发寂寞， 霎时 与周围的一切隔绝似的，只有寂寞的轻音在脑海回荡，还有一股破碎的思绪徘徊在眼前，随风散落在每个角落。 71、 霎时 间我变得万分矜贵，因为被爱的女人永远是矜贵的。 72、 霎时 花园山庄显得绚丽多彩，别有天地，使她感到赏心悦目。 73、滂沱大雨从天上倾倒下来， 霎时 ，漫山遍野变成了白茫茫的一片。 74、他的分配使大家不分老幼各得其所，刚才老人的委屈在一 霎时 间一扫而空，反而感到未有过的满足，他也得到了大家的信服。 75、绿色的森林像她的心上人，心绪不宁时她总是第一个投向森林的怀抱，在那里，万千思绪总能 霎时 宁静，胸中不快总能烟消云散，走进森林总忍不住轻歌曼舞，仿佛那里真的有一个息息相通的情郎。 76、众村民便有人拿出两文三文，放入木盘， 霎时 间得了六七十文。 77、神光为表诚意,拿利刀砍下左臂,鲜血很快染红地上的雪, 霎时 间飞舞的雪花也被映得通红. 78、无论你站在哪里，哪里 霎时 就会变成风景，无关相貌，气质使然尔！顾漫 79、玉芙蓉一边拆信一边笑著说：“岂止是比兔子还快，简直就是丢了魂一样 霎时 间便逃的无影无踪了。”。 80、因为他站在神的祭坛前怀疑?所创世界的合理性，所以神让他唯一的朋友死得如此之惨，令他 霎时 间明白什么叫痛彻心扉，什么叫怨怒滔天。吴沉水 81、太阳把它的灰顶照得黄黄的，使我想起了夏天。我说不出为什么，只是一 霎时 ，一股孩子时的情感涌进我的心里。 82、爱情中最疼痛的，不是没有结局，而是连开始也没有。一个人的独角戏，爱得最辛苦。单恋就是:你在这头，他在那头，中间隔着一川水，水上一叶扁舟也无。你眼里看得见他，也看得见他眼里没有你。心， 霎时 黯然了。苏芩 83、 霎时 间，巴比伦倾覆瓦解，你们为她举哀，拿香料来医治她的创伤，也许她会痊愈。 84、它摆摆头，摆摆尾，口吐大水， 霎时 湖水又涨满起来。 85、当她轻摇团扇坐于摇椅，闭目回想着自己的一生时，永远记得那个黄昏，有一个白衣少年微笑着对她说：“姚小姐愿意换一种人生么。”，他静谧安然的微笑如撕裂阴霾的第一缕阳光。灰暗的人生， 霎时 间流光溢彩。沧海遗墨 86、我没回答他，我只是起身走到窗口往外眺望，一 霎时 ，我觉得寂寞极了，我简直希望自己已经死了。塞林格 87、 霎时 间，我屏声敛气，不知道儿子会做何反应。 88、作为语文教研组组长，我致了欢迎词。赵老师谦逊了几句，言下颇有自信心，使原来由五个老妇三个老头组成的教研组 霎时 充满了光和热――，世上常有此类由言语和表情而引起的一刹那光和热，过后又是常规的阴冷，暮霭沉沉。木心 89、水灵动而跃， 霎时 生机卓尔；花欣然绽放，顷刻芳华满园；雨悠然而舞，无声莹润万物；指尖悦然而动，瞬间祝福送达。愿友人快乐天天有，爱情甜似酒。 90、 霎时 间，晚霞弥漫了半个天空，像铺开了一幅巨大的，瑰丽的，雄文壮观的天然彩图。 91、我把祝福，写满在天上那晚新月，月光流泻，照耀在你的身边， 霎时 间，健康伴随着你，好运笼罩着你，快乐包围着你，幸福一辈子都跟着你。愿你开心每天。 92、 霎时 间，小灰鸽晃了下脑袋，刷拉一下，飞了起来，象一只离弦的箭，对准大黑猫的脑门儿，狠狠地啄了一口。 93、如果生活有忧伤，拿出来晒晒，瞬间蒸发；如果生活有苦楚，拿出来洗洗， 霎时 消失；如果生活有坎坷，拿出来修修，顿时平坦；保持良好心态，坦然面对不公，竭尽全力克服，成功一定偏向。 94、 霎时 我怒火冲天，正要破口大骂时，我听到了开门的声音。 95、“天宫一号”卫星吉时发射成功，天上人间 霎时 一片欢腾：嫦娥、玉兔载歌载舞，吴刚、太白金星敬酒祝贺。同时也祝福你：国庆节快乐！ 96、我的实验室助手创造了一个仪器。它可以让你 霎时 偷走他人的点子，同时彻底删除被盗者的记忆。 97、 霎时 间，我屏声敛气，不知道儿子会作何反应。 98、世界上?没有最爱这回事，爱情只是一种 霎时 的感觉，而这感觉绝对会随时日、心境而改变。如果你所谓的最爱离开你，请耐心地等候一下，让时日慢慢冲洗，让心灵慢慢沉淀，你的苦就会慢慢淡化。孙运? 99、大火 霎时 封了山顶，两边的火撞在一起，腾起几百长高，须仰视才见。那火的顶端，舔着通红的天底。我这才明白，我从未真正见过火，也未见过毁灭，更不知新生。阿城 100、烈日炎炎，在路边看了你一眼， 霎时 爱上了你的容颜，抱住你的脸蛋，肆无忌惮地亲你咬你，把你融化在我的心田。哦，雪糕，夏天里我愿与你相依相伴！ 101、通常这个年纪的性行为是即兴的、 霎时 冲动的,没有预谋. 102、而后又是一声尖锐龙吟,一巨物自那裂口中猛地蹿出, 霎时 间天摇地动,甚是骇人。 103、也不知是哪个愣头楞脑的玩家大喊一声, 霎时 周围不少玩家朝着无常冲去。 104、杨戬心中打算好了,就叫梅山六兄弟,率千二百个草头神,带着千只灵兽苍鹰,千只灵犬,纵着狂风,过了东洋大海, 霎时 ,来到花果山。 105、 霎时 间,天地之间仙音大作,祥云缭绕,天降甘霖,数以万计的金色莲花凭空出现,铺天盖地蔓延了整个五大疆域。 106、乍起风狂横雨柱, 霎时 云散泻流金。 107、怎奈贵人善忘,待久不至,那元妃越发气闷, 霎时 间痰涌而逝。 108、 霎时 血雾漫天,一众玄天门弟子还没来的急反应,便命赴黄泉…… 109、阳光正从絮棉似的云端探出笑脸, 霎时 整个世界一片灿然。 110、此已死之情根,尚不能久留于世,彼痴男怨女,情死情生,宜其一 霎时 便成为历史上之人物也,与石痴叹息者久之。 111、2004年元旦,她粉面桃腮、趣致可爱的3岁的儿子被诊断为自闭症, 霎时 整个家庭笼罩在无望的泪水与忧伤中。 112、北风停息了,一 霎时 ,百里荒洼多静啊!鲍真充满愉意地睡着了。 113、孔夫人说完使出一招饿虎扑食, 霎时 间狂风大作,外加电闪雷鸣,雷得杨凌外焦里嫩,犹如刚出炉的炸子鸡。 114、 霎时 之间,这偌大的忉利天宫,冠盖云集。 115、 霎时 间,老奎与挑夫上山来了,众人坐下歇肩,大红门拴住,经邦与曾炳春一伙挑夫,暗中打了个照面,老奎目不转睛,直望酒店,经邦道:“都长,请给挑夫喝酒吧!”。 116、 霎时 间,繁花似锦,姹紫嫣红,极目远望,各种不同颜色的小花直接将这百里之地点缀成了一片花的海洋,让这静谧的山野凭添了几分神奇。 117、面对着看似滞钝实则锐利的骨刺,他竟是眉头都不皱一下,右腿的攻势丝毫不减,凶狠地砸了下去! 霎时 间,骨折刺断,碎屑横飞。 118、吃完晚饭后,我们一行人来到来到了恩泽湖,一阵微风吹起, 霎时 间,鳞光闪闪,湖水和湖边的柳树晃动的光影交相辉映,千变万化,美不胜收。 119、秦人玉 霎时 间看的痴了,直到周瑶与自己目光相接之时,才如醉方醒,似梦方觉。 120、这时,阵阵山风吹来,吹走了身上的汗迹, 霎时 清爽无边。