2组3分类有序变量怎么比较

1．分类 分类变量可分为无序变量和有序变量两类。 2．无序分类变量 无序分类变量（unordered categorical variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。 3．有序分类变量 有序分类变量（ordinal categorical variable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、＋、＋＋、＋＋＋分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。 变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。 来源：网络

1．分类 分类变量可分为无序变量和有序变量两类。 2．无序分类变量 无序分类变量（unordered categorical variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。 3．有序分类变量 有序分类变量（ordinal categorical variable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、＋、＋＋、＋＋＋分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。 变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。 来源：网络

分类变量可分为无序变量和有序变量两类。具体介绍：1、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为：二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。2、有序分类变量各类别之间有程度的差别。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。扩展资料：1、分类变量的特点：分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”等。2、处理方法：中序次测度变量和名义测度变量的处理方法一样，所以一般并不加以区分，序次测度变量常作为名义测度变量来用，把二者合称为分类变量。参考资料来源：百度百科--分类变量

1、名称或者字母，比如人的名字、城市的名称、化学元素的符号。2、性别或者分类，比如男、女、成人、儿童等。3、颜色或者质地，比如红、蓝、绿，硬、软、滑等。4、国家或者地理位置，比如中国、美国、阿拉伯、亚洲等。5、教育程度或者职业，比如大学本科、工人、医生等。

数据分类调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。分类分析用预测方法预测给定数据对象的类标号，被广泛地应用到信誉证实、医疗诊断及选择购物等领域。我们都知道调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为：连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；分类变量：其变量值是定性的，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。无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。

数据分析之数据分类了解 原创2018-07-27 21:47:18 1点赞Eric_zh69 码龄5年关注一、分类数据分类数据代表着对象的属性特点。诸如人群的性别、语言、国籍大都属于分类数据。分类数据通常也可以用数值表示（例如1表示女性而0表示男性），但需要注意的是这一数值并没有数学上的意义仅仅是分类的标记而已。1、定类数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。下图中表示的便是一个样本典型的分类数据，分别描述了个体的性别和语言属性2、定序数据具有内在固有大小或高低顺序，一般可以用数值或字符表示。它相对于定类数据类型来说存在一种程度有序现象如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；上图中的四个选项依次表示了不同的受教育程度，但却无法量化初级教育与高中的差别和高中与大学差别间的不同。定序数据缺乏对于特征间差别的量化使得它更多的只能用于评价利于情绪和用户满意度等一系列非数值特征。二、数值数据1. 定距数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定距变量用于表示对象等差属性的描述方法。当我们使用定距变量时我们可以明确的知道数值间的顺序和差别，并计量这种差别。对于温度的描述就是一个定距数据典型的例子。但定距变量存在的问题在于它没有一个绝对的基准零值，对于上图中的温度来说0度并不意味着没有温度。对于定距变量来说我们可以进行加减操作却无法进行乘除或者比例计算操作。由于不存在绝对零值使得描述性和推理性的统计方法都无法在定距数据上应用。2. 定比数据定比数据和定距数据一样都是有序的数据排列，但定比数据存在一个绝对的零值，所描述的都是具有零值基准的变

名义变量就是无序变量，比如性别男女统计专业研究生工作室为您服务

名义变量就是无序变量，比如性别男女统计专业研究生工作室为您服务

分类变量可分为无序变量和有序变量两类。一、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。无序分类又可分为：1、二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；2、多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。二、有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量的频数表，所得资料称为等级资料。扩展资料：分类变量类型变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料分析。参考资料来源：百度百科-分类变量

2组3分类有序变量怎么比较如下连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；2. 分类变量：其变量值是定性的，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。①无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。②有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。

用卡方检验做

我看了一下百度知道的解释，觉得意思差不多：有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。那么如何将他们引入回归模型呢？其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型CPI=C+a*GDPC是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。现在将变量D引入回归模型，就变成了CPI=C+a*GDP+b*D下面把D的赋值分别代入方程:当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。

【答案】：C分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。分类变量可分为无序变量和有序变量两类。无序分类变量（unordered?categorical?variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。

无序分类变量。无序分类变量（nominal）：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。有序分类变量（ordinal）：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。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。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，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)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。连续型变量(continuous)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。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)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(nominal)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。

我看了一下百度知道的解释，觉得意思差不多：有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。那么如何将他们引入回归模型呢？其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型CPI=C+a*GDPC是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。现在将变量D引入回归模型，就变成了CPI=C+a*GDP+b*D下面把D的赋值分别代入方程:当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。

数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。[1]数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。分类分析用预测方法预测给定数据对象的类标号，被广泛地应用到信誉证实、医疗诊断及选择购物等领域。[2]我们都知道调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为：连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；2. 分类变量：其变量值是定性的，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。①无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。

分类变量_百度百科分类变量＂ 在学术文献中的解释 1、分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量,其作用是将调查响应者分群.描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别.大部分分类变量...]

分类变量_百度百科分类变量＂在学术文献中的解释1、分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量,其作用是将调查响应者分群.描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别.大部分分类变量...]

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。扩展资料：无序分类变量（unorderedcategoricalvariable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为：①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。有序分类变量（ordinalcategoricalvariable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。参考资料：百度百科-分类变量

1、“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，一般和不满意。2、“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。3、“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“职工收入”，“体重”等等。SPSS中常用专有名词解释：1、变量视图：变量视图用于管理变量的属性，包括变量名称，类型，标签，缺失值，度量标准等属性。2、数据视图：数据视图用于管理录入的数据，一行表示一条记录在不同变量下的值，一列表示相同的变量在不同记录中的值。3、变量类型：SPSS主要包括 3 种类型，分别是：数值型，字符型和日期型，度量标准：在SPSS 中，按照对事物描述的精确程度，可以将变量分为 3 种度量标准，度量（Scale），名义（Nominal），序号（Ordinal），因为不同的变量度量标准适用不同的统计模型，因此正确定义一个变量的度量标准很重要。4、度量（Scale）变量：通常也称为连续变量，表示变量的值通常是连续的，无界限的，如员工收入，企业销售额等。“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“职工收入”，“体重”等等。5、名义（Nominal）变量：通常也称为无序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，通常变量值的个数不超过 10 个，但值之间没有顺序关系的，如性别。“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。6、序号（Ordinal）变量：通常也称为有序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，但值之间是有顺序关系的，如教育水平取值有：1 — 8 年，2 — 10 年，3 — 15 年，这些值之间存在顺序大小关系。“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，一般和不满意。参考资料CDA数据分析网：http://cda.pinggu.org/view/21301.html

在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。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，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)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。连续型变量(continuous)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。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)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(nominal)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。

所谓分类变量就是比如性别，是分类的，因为分成了男女，中间不可能有过渡连接的，类与类之间是断裂的再比如民族也是分类的，这些属于自然分段当然有人为分类，比如年龄分段、身高分高中低的范围等]

企业类型不能作为实证变量，属于有序变量1、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为：二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。2、有序分类变量各类别之间有程度的差别。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。

1、“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，一般和不满意。2、“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。3、“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“职工收入”，“体重”等等。SPSS中常用专有名词解释：1、变量视图：变量视图用于管理变量的属性，包括变量名称，类型，标签，缺失值，度量标准等属性。2、数据视图：数据视图用于管理录入的数据，一行表示一条记录在不同变量下的值，一列表示相同的变量在不同记录中的值。3、变量类型：SPSS主要包括 3 种类型，分别是：数值型，字符型和日期型，度量标准：在SPSS 中，按照对事物描述的精确程度，可以将变量分为 3 种度量标准，度量（Scale），名义（Nominal），序号（Ordinal），因为不同的变量度量标准适用不同的统计模型，因此正确定义一个变量的度量标准很重要。4、度量（Scale）变量：通常也称为连续变量，表示变量的值通常是连续的，无界限的，如员工收入，企业销售额等。“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“职工收入”，“体重”等等。5、名义（Nominal）变量：通常也称为无序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，通常变量值的个数不超过 10 个，但值之间没有顺序关系的，如性别。“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。6、序号（Ordinal）变量：通常也称为有序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，但值之间是有顺序关系的，如教育水平取值有：1 — 8 年，2 — 10 年，3 — 15 年，这些值之间存在顺序大小关系。“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，一般和不满意。

http://baike.baidu.com/view/363144.htm?fr=ala0_1_1信度系指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。定义 信度主要是指测量结果的可靠性、一致性和稳定性，即测验结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。和信度相关的一个概念是效度，信度是效度的前提条件。 信度只受随机误差的影响，随机误差越大，信度越低。因此，信度信度可以视为测试结果受随机误差影响的程度。系统误差产生恒定效应，不影响信度。 每一个测试的实得分数（X）总是由真实分数(T)和误差(E)两部分构成的，用公式表示如下： X=T+E 如果我们讨论一组测验分数的特性时，可用方差代表具体分数，得到公式： S^2（x）=S^2(t)+S^2(e) 公式中，S^2（x）是实得分数的方差，S^2(t)是真分数的方差，S^2(e)是误差的方差 在测量理论中，信度被定义为：一组测量分数的真分数方差与中方差（实得方差）的比率。即： r(xx)=S^2(t)/S^2（x） 由于真实分数的方差是无法统计的，因此转化为： r(xx)=S^2(x)-S^2(e)/S^2(x) =1-S^2(e)/S^2(x) 因此，信度也可以看做是总方差中非测量误差的方差所占的比例[编辑本段]指标信度系数与信度指数 大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为： r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2（x） 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值，称作信度系数，公式为： r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度，但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测，于是有了信度的另一个指标，公式为： SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误，S(x)是所得分数的标准差，r(xx)为测验的信度系数，从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系：信度越高，标准误越小，信度越低，标准误越大。[编辑本段]影响因素样本特征 1、样本团体异质性的影响 2、样本团体的平均能力水平的影响测量长度 一般来说，在一个测试中增加同质的题目，可以使信度提高。 需注意的是，增加测验长度的效果应当遵循报酬递减原则。通过斯皮尔信度曼-布朗公式的导出公式可以计算出最少应增加的题目： K=r(kk)*(1-r(xx))/r(xx)*(r(kk)-1) K为改变后的长度与原长度之比，r(xx)为原测试的信度，r(kk)为测验长度是原来的K倍时的信度估计。测验难度 理论上说，只有测验难度为50%时，才能使测验分数分布范围最大，求得的信度也最高。事实上，难度为0.50只适合于简答型题目，对于选择题目由于猜测因素，难度值应当提高，洛德提出在学习成绩中，为了保证其可靠性，各类选择题的理想平均难度为：五择一测，0.70；四择一测，0.74；三择一测，0.77；是非题。0.85 在实际情况下，如果某个测验适用范围广，其难度水平通常适用于中等能力水平的被试，而对较高水平的被试和较低水平的被试可能较易或较难，使得分数分布范围缩小，信度水平降低，因此一个标准化的测验，应根据不同能力水平的报告测验的难度，以作为选择测验的参考时间间隔 时间间隔只对重测信度和不同时测量时的复本信度有影响，对其余的信度来说，不存在时间间隔问题。 注：我们对一套问卷的信度检验值（一般是指克隆巴赫阿尔法信度系数）有时会出现过低的情况，可能的原因有： 1、试卷本身设计不合理，不是围绕一个主题或是有矛盾的题目。如果试卷中有题目让完全相同的人选择不同的答案，试卷的信度会降低。 2、题目区分度过低，特别指有对错之分的题目。如果一道题正确率或错误率达到90%，可以从新审视题目设计是否合理。区分度过低的题目中真实偏差的成分较少，随机偏差的成分相对较多，试卷的信度会降低。信度3、无关变量进入信度检验。除了重测信度，其他信度检验方法都只考虑有序变量，无序变量，如出身城市，喜好颜色等，如果我们没有对城市或颜色排序的话，带入信度检验意义难明，可能会导致试卷的信度降低。 4、题目选项反序。对有序变量，如果变量值之间序的意义相反，会降低甚至得出负的信度。比如检验老师对学生评分的信度，如果一个老师的评分以10分为最高分，1分最低，另一个以1分最高，10分最低。如果不经处理带入信度计算，信度会降低。[编辑本段]评估方法 重测信度 又称为稳定性系数，它的计量方法是采用重测法：用同一测验，在不同时间对同一群体施测两次，这两次测量分数的相关系数即为重测系数。 重测信度所考察的误差来源是时间的变化所带来的随机影响。在评估重测信度时，必须注意重测间隔的时间。对于人格测验，重测间隔在两周到6个月之间比较合适。 在进行重测信度的评估时，还应注意以下两个重要问题：⑴重测信度一般只反映由随机因素导致的变化，而不反映被试行为的长久变化。⑵不同的行为受随机误差影响不同。复本信度 是以两个测验复本来测量同一群体，然后求得应试者在这两个测验上得分的相关系数。复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度。两个等值的测验互为复本。 计算复本信度的主要目的在于考察两个测验复本的题目取样或内容取样是否等值。复本信度也考虑两个复本实施的时间间隔。 复本信度的主要优点在于：⑴能够避免重测信度的一些问题，如记忆效果、练习效应等；⑵适用于进行长期追踪研究或调查某些干涉变量对测验成绩影响；⑶减少了辅导或作弊的可能性。☆复本信度的局限性在于：⑴如果测量的行为易受练习的影响，则复本信度只能减少而不能消除这种影响；⑵有些测验的性质会由于重复而发生改变；⑶有些测验很难找到合适的复本。内部一致性信度 主要反映的是测验内部题目之间的信度关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。内部一致性信度又分为分半信度和同质性信度。 分半信度系数是通过将测验分成两半，计算这两半测验之间的相关性而获得的信度系数。测验愈长，信度系数愈高。同质性信度是指测验内部的各题目在多大程度上考察了同一内容。同质性信度低时，即使各个测试题看起来似乎是测量同一特质，但测验实际上是异质的，即测验测量了不止一种特质。同质性分析与项目分析中的内部一致性分析相类似。评分者信度 是指不同评分者对同样对象进行评定时的一致性。最简单的估计方法就是随机抽取若干份答卷，由两个独立的评分者打分，再求每份答卷两个评判分数的相关系数。这种相关系数的计算可以用积差相关方法，也可以采用斯皮尔曼等级相关方法。[编辑本段]效度和信度 效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T R。如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺管信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。信度是效度的必要条件，但不是充分条件。从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。[编辑本段]测试信度综述 测试信度也叫测试的可靠性，指的是测试结果是否稳定可靠。也就是说，测试的成绩是不是反映了受试者的实际语言水平。例如，如果同一套测试在对同一测试对象（即受试者本身没有变化）进行的数次测试中，受试者的分数忽高忽低的话，则说明该测试缺乏信度。测试的信度与测试的效度有着密切的关系。一般说来，只有信度较高的测试才能有较高的效度，但效度较高不能保证信度也一定较高。测试的信度主要涉及到试题本身的可靠性和评分的可靠性这两个方面。试题本身是否可靠主要取决于试题的范围、数量、试题的区分度等因素；评分是否可靠则要看评分标准是否客观和准确。 测试的信度通常用一种相关系数（即两个数之间的比例关系）来表示，相关系数越大，信度则越高。当系数为1.00时，说明测试的可靠性达到最高程度；而系数是0.00时，则测试的可靠性降到最低程度。在一般情况下，系数不会高到1.00，也不会降到0.00，而是在两者之间。对信度指数的要求因测试类别的不同而不同，人们通常对标准化测试的信度系数要求在0.90以上，例如“托福”的信度大致为0.95，而课堂测试的信度系数则以0.70-0.80之间为可接受性系数。测试信度的计算方法有很多种，以下仅介绍三种易于操作的方法：重测法 用同一套试卷在两个不同时间内来测试同一批受试者，这样便获得两组分数，然后计算出两组分数的相关系数。当然，在两次测试中，学生第二次的测试成绩理应比第一次的要高，因为在第二次测试时学生已经有了进步而且临场经验也更丰富了。但是若该试题是比较可靠的，每个学生在两次测试中的排名次序应该是基本不变的。交替形式法 对同一批受试者使用试题类型完全相同，难易程度相当，但具体题目不同的两套对等试卷先后进行两次测试，然后计算出两次得分的相关系数。对半法 测试只进行一次，但将整份试卷的题目按单、双数分成两组来分别计分，算出两组分数的相关系数，然后再用Spearman－Brown的公式计算整份试卷的信度系数。具体计算步骤是：将两组分数的相关系数乘以2，再除以1加两组分数的相关系数。

我现在正在做统计分析，有个地方涉及到分类变量的相关性问题，我不知道两个分类资料间能不能做相关分析。请高手指点一下了！

是。1、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料。2、有序分类变量各类别之间有程度的差别。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表。

是指该变量的列宽，你可以试着做列的数值的改变，回到数据视图中当中就会很明显，看到列宽已经改变了。

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。扩展资料：无序分类变量（unordered categorical variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为：①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。有序分类变量（ordinal categorical variable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。参考资料：百度百科-分类变量

无序逻辑回归方程的写法。mplus7。1、对于多分类的无序称名变量（multinominalvariable)，比如工作职业等等，mplus默认才用稳健极大似然估计的方法对多分类无序进行分析。TITLE：thisisanexampleofamultinomial。logisticregressionforanunordered。categorical(nominal)dependentvariable。withtwocovariates。DATA：FILEISex3.6.dat。VARIABLE：NAMESAREu1-u6x1-x4。USEVARIABLESAREu1x1x3。NOMINALISu1。这是最重要的MODEL：u1ONx1x3。2、看运行结果。3、那么我们可以看到结果中同样包括两个取值（三个分类）的估计值，同时还有两个取值的截距以及OR值。

度量（连续变量Scale）：如身高、体重等。序号（有序变量Ordinal）：如职称、疗效等，是分类变量，是有序的。 名义（标称变量Nominal）：如民族、血型等，是分类变量，是无序的。 有序变量和标称变量可以是数值型，也可以是字符型。（从老师的PPT那复制粘贴过来的）

chaziliao

应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。假设2：存在一个或多个自变量，可为连续、有序多分类或无序分类变量。假设3：自变量之间无多重共线性。假设4：模型满足比例优势假设。意思是无论因变量的分割点在什么位置，模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关。有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归。例如本例中因变量患者满意度有4个等级，分析时拆分为三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)和(0+1+2 vs 3)，均是较低级与较高级对比。在有序多分类Logistic回归中，假设几个二元Logistic回归的自变量系数相等，仅常数项不等。结果也只输出一组自变量的系数。因此，有序多分类的Logistic回归模型，必须对自变量系数相等的假设（即比例优势假设）进行检验（又称平行线检验）。如果不满足该假设，则考虑使用无序多分类Logistic回归。假设1-2都是对研究设计的假设，需要研究者根据研究设计进行判断。经过分析，本研究符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3、假设4，并进行有序Logistic回归呢？

就是你工作部门的名字。职位规定应该担任的工作的专门称呼。职务，指组织内具有相当数量和重要性的一系列职位的集合或统称。是一组重要责任相似或相同的职位。职务：职员所具有的头衔称谓，包括职权和职责两方面内容。国家公务员级别从国家级正职（国家主席等）到办事员级（办事员）划分各种级别。公司中的职务体系来源于国企行政职务划分，因此，科员，主任，经理，总经理称呼等原则上对应职务，随着语义发展，职位亦有此意思。

在临床科学实践中，统计学作为一门方法学，贯穿于整个临床研究的过程，从研究设计、数据收集和整理、数据分析，结果的展示和解释，直至最后论文的发表，都需要统计学知识的支持。在进行资料的统计分析之前，必须辨别清楚研究变量的类型，然后根据研究目的和变量类型选择适当的统计分析方法。本期我们将从变量的基本概念、变量的类型、数据类型的转换等方面进行介绍。下期我们将以非常简明的方式介绍不同类型变量统计分析方法的选择，敬请关注。临床数据的收集以字段或者变量记录于数据库中，此处所提临床数据类型，实际上说的是变量的类型。变量可根据其特征进行分类，分类方法也较多，例如从因果关系角度而分为自变量和因变量，按数学特征而有随机变量之名。了解变量的基本概念和类别很重要，因为不同类别变量应采用不同的统计方法进行分析。1基本概念具体临床观察项目与数据库中的变量名、标注等举例如表1所示。表一注：表1来自刘建平主编的《循证中医药临床研究方法》2变量的类型我们参考相关统计学知识对资料类型的相关知识点进行了整理，根据研究需要将资料分为定量资料、定性资料两大类，等级资料作为半定量资料也对此进行了补充说明。资料的具体类型如下图所示。2.1 定量资料（quantitative data ）又称为计量资料（measurement data）或数值变量（numerical variable）。为观测每个单位某个指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。根据其观测取值是否连续又可分为连续型或离散型两类。2.2 定性资料（qualitative data ）又称计数资料（enumeration data）或无序分类变量，亦称名义变量（nominal variable）资料，为将观察单位按照某种属性或者类别分别计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴性阳性，家族史的有无等，分为两种情况：2.3 等级资料：等级资料（ranked data）又称为半定量资料（Semi-quantitative data），或有序分类变量（Ordinal categorical variable）资料。为将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。如观察用某药治疗某病患者的疗效，以每名患者为观察单位，结果可分为治愈、显效、好转、无效四级等。3数据类型的转换在资料分析时，不同类型变量的数据可以根据分析需要进行转换。通常变量数据转换采用包含信息量从高到低的方式进行。根据研究需要可以将定量变量转化为定性变量。但是，由定性变量无法再转换为原来的定量变量，因此在搜集数据阶段应尽可能搜集定量数据，定量数据所包含的信息比定性数据更丰富。

无序分类变量。每周都没有规则的购买，可能一周都不购买就属于无序分类变量。

不对。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。连续型变量（continuous）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。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）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（nominal）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。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

1、概念不同：（1）多重线性回归模型可视为简单直线模型的直接推广，具有两个及两个以上自变量的线性模型即为多重线性回归模型。（2）logistic属于概率型非线性回归，是研究二分类(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。2、变量的特点多元回归分析的应变量：1个；数值变量（正态分布)；自变量：2个及2个以上；最好是数值变量，也可以是无序分类变量、有序变量。logistic回归的分析应变量：1个；二分 类变量（二项分布）、无序 /有序多分类变量；自变量：2个及2个以上；数值变量、二分类变量、无序/有序多分类变量。总体回归模型LogitP=(样本)偏回归系数含义表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下)，某一个自变量变化一个单位时引起因变量Y变化的平均大小。表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下)，某一因素改变一个单位时，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值(logitP的平均变化量)，即lnOR。3、适用条件LINE：1、L：线性——自变量X与应变量Y之间存在线性关系；2、I：独立性——Y值相互独立，在模型中则要求残差相互独立，不存在自相关；3、N：正态性——随机误差（即残差）e服从均值为零，方差为 2的正态分布；4、E：等方差——对于所有的自变量X，残差e的方差齐。观察对象（case）之间相互独立；若有数值变量，应接近正态分布（不能严重偏离正态分布）；二分类变量服从二项分布；要有足够的样本量；LogitP与自变量呈线性关系。

分享下面这些句子，希望对你有帮助。1、而负责现场秩序的高道军称，仓库是砖混结构的，而且带有腰鼓梁，不算是危房，但可能是麦子收积多了，堆积过高造成“胀库”，导致仓库墙壁倒塌。2、李志军尝试了几次，还是坐不起来，邻居跑到门口，把李志军正在晒麦子的妻子马桂梅喊进来。3、这才真叫“龙口夺食”哩!正常的年月，麦子收割回来，先垛起来，然后，等一个炸晴的好日子，把麦捆撕开，摊场暴晒，再碾打收仓。4、地里的麦子，长得肥绿肥绿，风刮着，就像一湖绿水。5、走在田野里，秋风中麦子像海浪一样时起彼伏。6、父母逢人便夸我做的饭菜香，说吃了我做的饭菜后半晌能多割二分地麦子。7、东南风气，李大方和李大正两兄弟，便在打麦场上拿起木锨，相对而立，一锨一锨，把麦子撒得漫天飞扬，麦壳向远处飘去，麦粒和坷垃在眼前落下。8、麦子熟了，像闪闪发光的金子一样。9、田野里的麦子，在不知不觉间由青色而变成枯黄，使一片原野顿换了一副面目。风儿带着微微的暖意吹着，时时送来布谷鸟的叫声，这是告诉我们“春已归去”而是初夏四月的季节了。

今天上午，我们进行了一次语文测验。这次测验可不同于以往的考试，因为考场是无人监考的。嘿，这样考试过瘾吧！上课铃响了，只见洪老师捧着一叠语文试卷走进教室，然后把试卷发了下来。冯老师事先声明：“要自觉遵守考场纪律。自己的答案要遮住，别大大方方地让别人看。同样别人的知识自己也不能去‘偷"。这次测验无人监考。”洪老师提醒完之后，便转身离开了教室。我预测：接下来教室肯定会“鸡犬不宁”。无人监考的考场，每一位同学都在埋头奋笔疾书，专心致志地做着题目。教室里鸦雀无声，此时掉下一根针都能听得见。有人托腮深思，皱紧眉头在努力地回忆着课文里的内容；有人为突如其来的灵感而暗自庆幸；有人因较差的记忆力而感到自卑。时间在一分一秒地流逝着。我心想：咦，今天太阳打西边出来了？我开始怀疑自己是否眼睛失明，耳朵失聪。平时几位男同学的话匣子有如滔滔江水，连绵不绝啊，关也关不住。难道这回被洪老师施了魔法，主动关上了？由此看来，无人监考跟有人监考效果同样好啊。没有一位同学扰乱课堂纪律。同学们惊人的表现，完全出乎我的意料。但是，好景不长啊！同学们最终没有坚持到最后。大约还有15分钟，大家的自觉性逐渐消失。原来安静的教室又恢复了课间“生机勃勃”的景象。不管三七二十一，索性聊天吧。同学甲说：“你还有几道题没做好啊？”“我还有一道。”同学乙回答。有的直接把试卷放在了一边跟同学讲起笑话来。“咯咯咯，嘻嘻哈哈”。打乱了其他同学的思路。同学丙埋怨道：“你们别讲话，人家都在检查试卷呢。这样没完没了地笑太缺德了。”“是呀，很烦。”不知哪位同学接过话茬。有的甚至说起来网络游戏，一个比一个讲得响，一个比一个讲得起劲。看来大家还是不够自觉，还是在我的意料之中。洪老师之所以设定了无人监考的考场，是因为要培养我们的自觉性。无论什么形式的考试，我们都要自觉遵守考场纪律。

考试,对于大多数人来说,多少有些可怕,它意味着考前要挑灯夜战,考时会肚子抽筋、额头冒汗、两腿发抖、心跳加速、呼吸困难,考后会忐忑不安,翘首以待.　　但是,人生对我们的考验并非都是为了升学、应聘或是晋级,也不是都要端坐在考场中,拿支笔在卷子上写下自己的答案.它不会给我们充足的时间来做准备,它会随时给我们出张卷子.如果你选择适当,你就可能通过,迎接新的考验；一旦你判断失误,你可能和机遇失之交臂.　　挨批评是一场考试,通过错误认识了自己,只要能努力不再犯,就算通过了考试；若是灰心沮丧,不再努力,你就只能算不及格,如果你还不及时改正,你迟早将被社会所淘汰.　　如果你受了挫折,那是生活给你一张考卷.面对挫折,振作起来,重新再来?还是灰心丧气,一蹶不振,从此消沉下去?你自己选,没有人会干涉你.前者可让你摆脱挫折的阴影走向成功的未来,后者将使你渐渐被人所淡忘,你自己都不帮自己,还有谁会来帮你?　　若你获得了成功,你又将获得一张试卷.面对荣誉,你是继续努力,争取下一次的成功,还是高举荣誉,止步不前,躺在成功的温床上回味那成功的瞬间呢?前者能让你以这次成功为基点,走向下一次的成功；后者会使你从温床上狠狠地掉下来,摔得鼻青脸肿.是成功,还是“进医院”,就看你自己了.　　不过,造物主总是会尽一切努力来挽救一个人,即使你“进了医院”,他还是不会放弃你.你将再得到一张试卷,在你仅有的几次机会中,你是抓住机遇迎头赶上,还是选择放弃,眼睁睁地看着成功离自己越来越远?选择前者你会很快回到自己的轨道,而后者会使你离轨道越来越远.其实,人生中的考场又何止这些.从出生到死亡二十多亿个分分秒秒,哪一刻不是一场考试?只是这考试过于频繁,而使许多人忽略了它,但忽略了并不等于不存在,相反,这种考试才是最重要的,只有在每一秒的刻度里画上真正的一笔,你的一生才算是问心无愧.当然,人非圣贤,孰能无过,在考卷上偶尔写错几个答案,也并非不可原谅.但如果你只是偶尔写几个正确的答案,那么,你这一生就是虚度了——除了浪费粮食,你什么都没干.　　人生处处皆考场,只有把持住本心,才能交上一份满意的人生答卷.

1. 考试考差了写试卷分析作文400字 期中考试中，我语文得了93分。 之后，我分析了试卷，发现试卷中有许多不应该犯的错误，并且这些问题正好与我平时的学习态度表现吻合。试卷中暴露出我的几大问题！第一：我在拼音写汉字时，由于粗心把“规矩”的“规”的“竖弯钩”写成了“捺”，只是丢了分。 第二：我在读拼音选字时，由于没有复习到位，把抽噎（yē）选成了（yè），所以又丢了分。第三：我在给字选择正确的意思时，由于课外积累没有积累，误把揣摩的意思选成了抚摸。 第四：我在做排序题时，由于粗心大意将“群蛙”看成了“石蛙”，所以排错了三个。第五：由于课外积累太少，误把好读书的意思写成要好好读书，所以又丢了分。 此次的期中试卷较为简单，本来我可以考到98。5，可是我因为粗心而丢了5。 5分。所以我决心要制服粗心、积累的课外知识薄弱这两个恶魔，从而让期末考试考到更加理想的成绩。 2. 考试考的不好写个作文以他为背景 如果月考没考好，怎么办从这学期开始，我们学校每个月都举行考试，有的同学考得很好，有的考砸了，成绩不理想。 对于这个现象，我是这样认为的：首先，要学会总结，仔细分析。把考试中做错的原因找出来，是粗心大意，马虎了？还是用功不够，本来就不会做。 更重要的，把做错的题认真地整理在一个本子上，多看多提醒自己，以后千万不犯同样的错误。其次，要加强练习。 特别是针对不会的内容，多找类似的题目来做，功到自然成，练习多了，就不会再错。最后，还要学会举一反三。 我们不能死做题，关键是学会方法，这样，不管数字怎样变化，文字怎样改，都能够胸有成竹地做对。所以，一次考试不好并不可怕，只要善于总结，以后就会做得更好。 3. 关于考试考得不好之后的反思和感想的作文（400字） 考试，虽然是对一个人所学知识的测试，但它却不能代表一切。 我喜欢考试，它可以测试我；但我又害怕考试，因为我怕自己考不好。考试时，我并不是很紧张，而最令我紧张的时刻，就是——发试卷。 星期四，我们要发期中试卷。在这一刻，我的心直跳。 语文：97、数学：98，一个让我出乎意料的成绩。数学我估计了满分，但由于粗心、大意，一个填空题错了。 语文，我并没有估计这么高，因为我认为词语解释错了一半，但实际并不是这样的——作文扣了2分，基础知识扣了1分。我的双手紧紧握着试卷，既高兴又惭愧。 它是我心灵的一个“创伤”。这个“创伤”沾满了我那稚嫩的心灵。 此刻，泪水模糊了我的眼睛，但我止住了，我不能这样，我不能对自己失去信心。整个下午，我一直沉浸在这沉闷的气氛中，我多们希望这只是“梦”，让我在考一次。 但这个天真、浪漫的想法是不可能实现的。回到家，我忍不住再次翻开试卷，趴在桌子上伤心起来。 我暗暗下决心：我一定要努力，在期末考试中一定要考个好成绩，证明我的实力，我是能行的。我一定要证明自己。 就这样，我的心理负担也渐渐跑到了九霄云外。这一次，我语文成功了，是因为我对基础知识的掌握，对作文的把握。 我数学失败了，是因为我太粗心、大意。居里夫人曾说过“失败乃成功之母。” 我们想要成功，就定有失败。我们只有有过失败，才能为成功打下一个好的基础。 成功与失败缺一不可。今后，我一定要继续努力，改掉粗心的坏习惯，去迎接期末考试。 同学们，让我们一块为自己加油吧！好好学习，对自己一定要有信心。正如古人所说“不经一番彻骨寒，怎得梅花扑鼻香。” 只要你有付出，就一定会有收获。 4. 写考试差的作文 这次语文期中考试我考得很差，只有92分。回到家，我心情沉重得写着作业。 突然，开门声响了，爸爸进来了。我拿出试卷，想给爸爸签名，但是又不敢，因为上次考了个92分，爸爸已经很生气了，这次——唉！为什么会考得这么差呢！但是我还是下定了决心，走出房间，把试卷给了爸爸，说：“爸爸，签名！” 爸爸接到了，说：“考了几分？” “9……92……”我支支吾吾地说。 “这么差呀！那你在学什么！这么差！退步了那么多！”爸爸皱紧眉头，生气极了！ 我低下头。 “看来你不能再看电视了，每天回家看电视看电视，看电视对你有什么好处？”爸爸看了我一眼，说道。 我不说话，几颗眼泪滴下来。 “爸爸让你读书是为了什么，是为了你以后能有大事业，而不是让你去看电视！还说什么要考上安阳实验中学，我看呀！别想了！不如现在就去帮爸爸妈妈赚钱算了！”爸爸指责起来，签下了字，并且禁止我看电视，如果要看电视，得经过他的同意。 我哭了，跑进房间。爸爸真坏！ 我一个人想了一会儿，觉得其实我自己也有错，不应该看电视但得太入迷了，也应该好好学习的！下次再加油吧！ 5. 考试考差了的反思作文500 期中考试结束了， 随之而来的是翘首企盼的成绩也要揭晓了。 早上第一节课，老师走进了教室，怀里抱着我们的考试卷。“我来念一下成绩！”老师说。 这时，教室里的空气一下子凝固了起来，同学们的脸上充满了焦急、担心。有的听到成绩，立刻变得兴高采烈，眉飞色舞；有的却垂头丧气，后悔不已，后悔自己当初怎么不认真复习。 教室里顿时陷入了“冰火两重天”的气氛里。此时，我的心提到了嗓子眼，手心里也开始冒汗。 “马凡博，98.5分！”还不错，我心里的大石头落了下来。试卷发下来后，我急忙在试卷上找错误。 由于粗心，我以1.5分之差与满分失之交臂。这成绩给我留下的则是深深的思索。 总结经验教训，是自己太马虎大意了，还有就是平时努力程度不够。痛定思痛，我觉得只有发扬“锲而不舍，金石可镂”的精神，才能真正的掌握知识，丰富自己，提高自己的学习成绩。 只有在学习上一点点积累、认真努力、坚持不懈的面对学习上的困难，发扬锲而不舍的精神去攻克它，我们才能真正成为学习上的强者，才能自信的面对挑战。宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。 我们航行在没有边际的学习海洋上，只有凭借这种精神，才可能到达知识的彼岸，学习是一件苦差事，它既不生动又不有趣，既不是立体的又不是鲜活的事物，只有我们明白它的重要性，坚持不懈地努力下去，才能羸得鲜花和掌声。记住，没有不劳而获的美事。 如不明白请追问，如果满意请采纳手机提问者如果满意，请在客户端右上角评价点“满意”即可如果有其他问题请采纳本题后另发点击向我求助，答题不易，请谅解，谢谢。祝学习进步。 6. 考试作文总写不好为什么 你首先要分清楚，写考场作文不是平时写文章。 平时写文章的时候，我们可以天马行空，想写什么都随自己的意。但是考场作文不一样，从一定的角度上来说，写考场作文不是在写文章，而是在完成一个流程。 因为写考场作文是有一定死要求的，而且他其实也并不要求你真的提出什么观点，他只是要看你的语句是不是通顺，逻辑是不是清楚，理解能力够不够。你首先在做的时候尽量不要偏移它的主题，然后将以上他要求想要看到的东西都表现出来，只有在做到这些的基础上，你才能进一步去琢磨你的文笔以及你的观点。 其实写考场作文根本不用紧张，不论是哪一种文体，实际上都是有规律可循的，只要你把握住，就能在写考场作文的时候像完成一个流程一样应付自如。 7. 求一篇考试考不好太粗心的作文800字,速度 粗心的我我是一个爱玩，学习成绩一般般，脑子有些迟钝的女孩，我有一个天大的毛病？？粗心。 这个毛病带给我很多烦恼。有一次数学考试，再前一天晚上，我复习了四个多小时，终于理解了所有的题意。 第二天，当考卷发到我手上的时候，我喜出望外，这大部分题都是我昨天复习过的。谁知道，当我做判断题的时候，那道题明明是错的，我却莫名其妙的打了个“√”，这下可好，两分就这样没了。 本来可以考95分，现在只考了93分。哭啊……再说进一点。 上个星期做语文抄生字词作业的时，总是把说谎的“谎”写成慌张的“慌”，一行方格纸都给我贴满了改正纸。如果谁要是看到我那行字，一定会头昏眼花，受不了。 你要问我粗心有多严重，我告诉你：如果有改正纸或修正带，一面纸上一看上去都是白色的东西，如果没有修改钢笔字的工具，就是乱七八糟修改符一大堆。换种方法说，描写大海的词语有“一望无边”把，可有时，我就会眼睁睁地看着自己把“边”写成“过”同学们，你们说，为什么老师、家长千叮咛万嘱咐要细心，可我就是改不了呢？我什么时候才能和粗心说拜拜呀。 8. 一到考试作文就写不好 怎么办 记住，在大型考试中，所有高分作文，基本上都是考试之前写好的，也就是说把以前写的好的腾上去。 因为考试时非常紧张，在此环境下，短时间内有好的作品确实是见难事` 所以考试前背自己写的满意的作文` 然后根据考试作文的话题，选择最适合的一篇，根据命题，稍加改动就行！ .多看文章..最好是散文.. 建议：《文化苦旅》《青铜葵花》《读者》。. 2.保持一个良好的心态.. 不要太紧张。.前一天要有一个好的睡眠。就当作是平常写文章.

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【麦怎么造句子】内容，供您参考。1、一望无际的田野荡漾着金色的麦浪。2、争分夺秒种自个家的麦去。3、麦子成熟了，大地一片金黄。4、田野里，麦浪翻滚，好一派丰收景象。5、他无理取闹地拿着麦克风大吼大叫。6、今年的秋麦长势喜人，估计亩产会超过去年。7、站在高处，看见远处的麦浪此起彼伏，十分壮观。8、六月初，到处可以看到一望无际的金黄色的麦子。9、燕麦如同夹在大麦和小麦中的杂草一样传遍欧洲和亚洲。10、老地主一看麦子被穷人割得精光，不禁涕泗滂沱“：麦子呀，我的麦子呀！”。11、开春以后下了一场喜雨，春雨如油，这对小麦生长大有好处。12、今年北方大旱，小麦大幅度减产，与每年的车载斗量的丰收景象相比简直是天壤之别。13、几十年了，他总是不声不响地来，又不声不响地走，终于把这种耐旱高产的小麦品种培育成功了。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。

　　在学习、工作、生活中，大家都接触过作文吧，借助作文人们可以实现文化交流的目的。你所见过的作文是什么样的呢？下面是我收集整理的写高考的作文4篇，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 写高考的作文 篇1 　　高考作文：审准话题 　　审题是作文成败的第一关，差之毫厘，谬以千里。应试时应慎重。审题准确，作文就有可能踏上成功之路；审题失误，写得再好，最多也只能得一半左右的分数。 　　就近几年的“话题作文”而言，审准题意就是要对作文试题上展现的“材料、提示语、话题、作文要求”(即通常所说的背景语、启发语、话题语、强调语)的各个部分仔细审读揣摩，全面确切地理解文题的所有含意，这是理解话题作文的关键。 　　具体方法为： 　　第一步，读“背景语”和“启发语”，巧借“启发语”的提示，弄清“背景语”的隐含意义，弄懂题目要求写的就是“话题语”。 　　第二步，弄清“强调语”有哪些要求，即弄清立意、文体、拟题、字数等要求。 　　第三步，应围绕“话题”组材、选材，扣住话题的实质。为确保“符合题意”，在写作时，尽可能在开头点，中间提，结尾扣，这样，写就平稳的扣题文应该不成问题。 　　高考作文：选妥文体 　　“文体自选”，不是多种文体的综合，而是为考生提供选择最擅长文体的自由。一旦选择了某种文体，写出来的文章就应该具备这种文体的特征，从而做到“符合文体要求”，而不是“四不像”。 　　那么怎样选择文体呢？ 　　这就要根据作文的“提示语”和“要求”来考虑。若需要通过自己忆、记、闻，或涉及写人物、事件、景物、场面时，一般应选择记叙文；若需要介绍、说明事物的形状、性质、成因、关系、功用时，就应选择说明文；若需要阐述主张、表明观点，自然选择议论文。 　　如果有的内容兼用几种体裁都可以时，就要根据自己的实际需要确定采用的文体。但不管采用什么样的文体，都要因文而异、因人而异，要充分发挥自己的优势，展示自己的才华。 　　比如，擅长形象思维，会编故事，善于记叙、描写的同学，可选择记叙文，甚至可以选小说、童话等文学体裁；擅长推理，逻辑思维强的同学，则可选择议论文。 　　高考作文：立意创新 　　古人云：“意高则文胜。”高考作文立意，正确是前提，但要达到我们所说的“成功”，则还要力求“深邃、高远”。 　　判断一篇作文的立意是否深邃、高远、有创新，可从以下几方面来看： 　　1、文章有没有在深度上有所建树，在某个方面或某些方面是不是有超越大众化的见解，甚至创见。 　　2、有没有对自然、社会和人类的关注。 　　3、有没有深远的历史感与现实感。 　　4、有没有预见性。 　　5、有没有健康的审美情趣与高尚的情操。 　　6、有没有哲理性的思考，考生要在考场上写出令人耳目一新的佳作确非易事。 　　文章要想出新，立意必须新奇。 　　首先，要有超越一般的眼光，有时代责任感，意志坚定，情趣高尚。 　　其次，要有历史感和预见性，能透析事理，升华哲理。 　　再次，要从多角度联想，对同一事物从不同角度进行思考，寻求多种答案，从中选择最新最佳的角度来立意。 　　此外，还要从个人独特的生活经历中选取素材，写别人所未写，立别人所未立。 　　高考作文：好作文标题的标准 　　简练 　　简练就是要简短而精练，简，要简得明白，练要体现干练。让人一看就觉得不敢多字也不得少字，且言简意赅。要注意的是，简练并不是用字数来衡量的，而是从字与词的结合中所表达的意义给人的感觉来判断的。简练的文题是用最少的字给人最明确的意义和感情倾向。 　　新颖 　　新颖是现代社会追求的一种潮流，无论什么时候，我们都不能忘了想出办法让自己的东西新颖，那就是用一种与众不同的视角，道出自己的个性思考。但是，新颖决不是标新立异，必须合情理。应该说，我们所说的新颖只是别人想漏了的，或者说只是一时还没有想到的，而决不是怎么想也想不通的，想不到的东西。 　　切主题 　　话题作文虽然没有一个明确的主题思想，但大都有一个主题意向，写作者在写作的过程中也会把这个主题意向尽量的明确化。这时，如果你的作文题能够对作文的主题有一定的暗示或提示作用，那当然是最好不过的了。这样，阅卷教师可以很快地抓住你的作文的主题思想，给阅卷者一个先入为主的阅卷思考，有利于考分的提高。就算你的作文对主题的表现不是很突出，但有文题的补充也是相得益彰的。 　　有文采 　　阅卷教师大都是一些很有文采的人，他们对文采是非常敏感而且也很看重的，如果你的文题能拟出一定的文采，无疑会一下子唤出阅卷教师心中那份珍藏的美感，让人产生作者也一定是一位有一定文采的人的猜想，从而获得高分。当然，作文的内容也应该有一些文采。 　　有内涵 　　文题还应该有一定的内涵，应该是耐寻味。当然，考场作文在阅卷的过程中由于阅卷教师时间的关系，这一点很可能被忽略，但，真正有内涵的让那些阅卷高手们落眼就见的东西，还是可以起到很重要的作用的。 　　高考作文：几种常用的拟题方法及好题目展示 　　常用的拟题方法 　　1、添加 　　所谓添加，就是在话题或者话题中心词前或者后也可以是前后添加一定的词语，组成一个完整的意义整体。这样的文题可以使作者时时紧跟话题，也可以让阅卷教师一目了然，有一种先声夺人的效果。 　　2、借用 　　借用就是借名句、警句、古诗文的句子以及流行歌曲中的句子等等。因为这些句子有生命力，影响力，如果借用得好，也是可以让阅卷教师眼前一亮的。 　　3、修辞 　　这种方法就是在文题中运用比喻、拟人等修辞格。这样的文题如果用好了，自然显得生动而形象，而且有一种让人耳目一新的感觉。 　　好题目展示 　　1、以“时间”为话题的作文题目 　　《时间，带不走我心中永恒的记忆》《爱我 追我 别浪费我》《午餐1800秒》《时间在晨雾中飘落》 　　2、以“牵挂”为话题的作文题目 　　《剪不断》《藤》《她，还好吗?》《门前那条小河》《那双冻裂的手》 　　3、以“把握”为话题的作文题目 　　《一切就在我手中》《握住，不放》《机会，请你把握》《柳暗花明又一村》《青春无限好》 　　4、以“春”为话题的作文题目 　　《点燃生命的季节》《与春共舞》《在春天成长》《春的向往》《春的脚步》 　　5、要求文题中含有“美丽”二字的作文题目 　　《汗滴，诠释着一份美丽》《带上你的美丽跟我走吧》《梦不再美丽》《今夜如此美丽》《美丽，就这样脆弱》 　　6、以“美好亲情”为话题的作文题目 　　《风雨中那把伞》《懂你》《慈母手中线》《母爱无价》 《悠悠亲情》《亲情伴我行》 　　7、以“美在夏天”为话题的作文题目 　　《燃烧生命的季节》《三十八度的美丽》《夏天的微笑》 　　8、以“感受青春”为话题的作文题目 　　《为青春歌唱》《激情燃烧的岁月》《多梦的季节》《飘逸时代》 　　高考作文：合理选材 　　在作文中，材料往往承载和反映作者的思想、情感、观点，因此，应选择具有文化气息、蕴含人生哲理、闪耀情感光华、积极健康、引人向善、启人心智的材料。 　　具体来说，应做到两点： 　　一要精当。所谓“精当”，是指所选用的材料能有效地恰如其分地表现主题，没有偏离之感，没有叠加之嫌，更没有虚假之疑。 　　二要“新颖”，即所选材料应具有时代气息，能反映社会的“热点”与“亮点”，有生活色彩，有个性特征，有独到的发现等。从范围及方式上，选材可收揽古今、链接中外、紧扣时政要闻、钻探书籍、“播放”影视、“过滤”生活。总之，要根据话题，用大视野去搜寻，大浪淘沙般筛选，选出有深意、典型、鲜活、切合主旨的材料进行写作。 　　高考作文：巧妙布局 　　布局关系到文章的整体质量，所以写作时应认真勾画文章经纬，做到“结构完整”，力求“构思精巧”。 　　1、可采用“题记+正文”的形式，结构全文。好的题记具有意蕴丰厚、情味绵长、语言精美等特点。巧设题记可以开宗明旨，可以创设情境，也可以展露才情，它能一下子拨动阅卷者的心弦，对你的文章顿生好感。 　　2、可采用“母题+标题”的形式。把一个大的话题或意旨切分成三至四个既有内在联系又各具独立性的部分，并配以精当的小标题，既可以收到化整为零、各个击破的写作实效，也可以给阅卷者以结构清晰、脉络分明的良好印象。 　　3、可采用“引言+正文”的形式。好的引言，能升华思想感情的火花、生活哲理的闪光和人生意义的感悟，起到画龙点睛的作用。 　　4、也可采用数字化分节，一目了然，自然流畅。此外，语段上要错落匀称，长短相间，也能使文章体现一种建筑美。 　　高考作文：精心开篇 　　古人云：“通篇之纲领在首段，首段得势，则通篇皆佳。”因而，我们必须精心开篇涂彩，力求让阅卷老师一见倾心。 　　作文毕竟是个认识美、发现美、感悟美和创造美的过程及其具体的体现，阅卷老师只有从你文章的开篇中获得审美意趣，才能在这种情感的作用下给你高分。 　　开头方法常见的有： 　　1、开门见山，开宗明义。 　　2、描写环境，引出人物。 　　3、特写镜头，勾人心魄。 　　4、设置悬念，引人入胜。 　　5、编述故事，饶有情趣。 　　6、设疑发问，促人深省。 　　7、欲扬先抑，步步为营。 　　8、巧引名言、歌词、谚语等。 　　但无论哪种开头，都要以新颖独到、别致小巧的简约文字，提纲挈领，自然引起下文。 　　高考作文：写好结尾 　　“编筐编篓，重在收口”。作文也一样，不可轻视。写得不好，会使文章结构松散，黯然失色；写得好，则可以使文章结构严谨，大添异彩，从而收到“回眸一笑百媚生”的效果。 　　总的来说，文章结尾应简明有力，留有余韵，让人流连忘返。 　　就内容而言，可采用启迪人心的结尾、诗情画意的结尾、促膝谈心的结尾、照应开头的结尾、激励号召的结尾、卒章显志的结尾等；就形式而言，可采用问句式、引用式、抒情式、点睛式、呼告式、比喻式、反复式、排比式等不同形式的结尾。具体要根据文体、内容和需要决定。 　　但不管使用什么样的结尾，都要使主旨更鲜明，结构更严谨，内容更富有文彩、更有创新意识，使文章更具魅力、更吸引人。 　　高考作文：美化语言 　　语言不仅是作文思想内容的载体，更是阅卷者产生美感的契机。语言是否有亮点，是否有出彩之处，将直接影响印象分的判给。所以，在写作中要用自己最好的语言，让阅卷者在愉悦中对你的作文产生一种“偏爱”。 　　怎样的语言才是最好的语言呢？活泼的、有灵气的、富有表现力的，能给人以审美享受的，能感染人打动人的语言才是最好的语言。 　　美化语言的方法主要有： 　　1、可用修辞手法装扮，使之富有韵味。比喻、排比、对比、夸张、比拟等修辞手法的综合运用，可以收到新颖含蓄的奇妙功效。 　　2、可用变化的语言装扮，使之摇曳多姿。如采撷新词新义为文章增添鲜明的时代气息；创新语言，在汉语语言规则允许的"范围内作新意搭配，使语言显得奇崛；变动语序，加强表达效果，令语言焕然一新；变换句式，长长短短、整整散散、节奏变化，语言的韵律美自然生成。 　　3、可用流行话语装扮，使之灵动活泼。同时，能起到化平淡为神奇的功效。 　　4、可用智慧的话语装扮，使之更有内涵。智慧的话语(包括幽默的话和蕴含哲理的话)，在作文中恰当运用，不但使文章增添分量，更让埋头苦批的阅卷老师开心笑一回，实实在在地轻松一回，从而会不经意地给你记上一功。 　　5、可用古诗词装扮，使之尽显才气。可直接引用穿插在行文中，为文章增色添辉；或间接变用，机智地使它适合行文的要求；也可在它触发下写出诗情画意或意蕴深厚的文字来。 　　高考作文：注重文面 　　文面是给评卷者的第一印象。作文卷面情况的好坏，直接影响着评卷老师的情绪。有的考生文章写得不错，卷面却东拉一下、西抹一下，让人见了就没有好感，无形中加大了失分因素。所以我们在写作中必须注重文面质量。 　　具体地说做到“三清”、“三适”、“三要”、“三不要”。 　　“三清”就是卷面清洁，字迹清楚，笔画清晰； 　　“三适”，就是书写认真，快慢适可；字写在方格中间，大小适中；均匀落笔，轻重适度； 　　“三要”，就是时间要控制在一小时以内，每小节前要空两格，字数要达到规定要求； 　　“三不要”，就是用吃得准的字，不要写错别字；用规范字，不要写繁体字或不规范的简化字；标点符号应灵活运用，不要一逗到底。 　　掌握以上这些高考作文的考试要点，相信诸位考生在高考语文试卷中会取得一个不错的好成绩的！ 写高考的作文 篇2 　　今天是个下雨的日子。这使我想起了白马湖；因为我第一回到白马湖，正是微风飘萧的春日。 白马湖在甬绍铁道的驿亭站，是个极小极小的乡下地方。在北方说起这个名字，管保一百个人一百个人不知道。但那却是一个不坏的地方。这名字先就是一个不坏的名字。据说从前有个姓周的骑白马入湖仙去，所以有这个名字。这个故事也是一个不坏的故事。假使你乐意搜集，或也可编成一本小书，交北新书局印去。 　　白马湖并非圆圆的或方方的一个湖，如你所想到的，这是曲曲折折大大小小许多湖的总名。湖水清极了，如你所能想到的，一点儿不含糊像镜子。沿铁路的水，再没有比这里清的，这是公论。遇到旱年的夏季，别处湖里都长了草，这里却还是一清如故。白马湖最大的，也是最好的一个，便是我们住过的屋的门前那一个。那个湖不算小，但湖口让两面的山包抄住了。外面只见微微的碧波而已，想不到有那么大的一片。湖的尽里头，有一个三四十户人家的村落，叫做西徐岙，因为姓徐的多。这村落与外面本是不相通的，村里人要出来得撑船。后来春晖中学在湖边造了房子，这才造了两座玲珑的小木桥，筑起一道煤屑路，直通到驿亭车站。那是窄窄的一条人行路，蜿蜒曲折的，路上虽常不见人，走起来却不见寂寞--。尤其在微雨的春天，一个初到的来客，他左顾右盼，是只有觉得热闹的。 　　春晖中学在湖的最胜处，我们住过的屋也相去不远，是半西式。湖光山色从门里从墙头进来，到我们窗前、桌上。我们几家接连着；丏翁的家最讲究。屋里有名人字画，有古瓷，有铜佛，院子里满种着花。屋子里的陈设又常常变换，给人新鲜的受用。他有这样好的屋子，又是好客如命，我们便不时地上他家里喝老酒。丏翁夫人的烹调也极好，每回总是满满的盘碗拿出来，空空的收回去。白马湖最好的时候是黄昏。湖上的山笼着一层青色的薄雾，在水里映着参差的模糊的影子。水光微微地暗淡，像是一面古铜镜。轻风吹来，有一两缕波纹，但随即平静了。天上偶见几只归鸟，我们看着它们越飞越远，直到不见为止。这个时候 　　便是我们喝酒的时候。我们说话很少；上了灯话才多些，但大家都已微有醉意。是该回家的时候了。若有月光也许还得徘徊一会；若是黑夜，便在暗里摸索醉着回去。 　　白马湖的春日自然最好。山是青得要滴下来，水是满满的、软软的。小马路的两边，一株间一株地种着小桃与杨柳。小桃上各缀着几朵重瓣的红花，像夜空的疏星。杨柳在暖风里不住地摇曳。在这路上走着，时而听见锐而长的火车的笛声是别有风味的。在春天，不论是晴是雨，是月夜是黑夜，白马湖都好。--雨中田里菜花的颜色最早鲜艳；黑夜虽什么不见，但可静静地受用春天的力量。夏夜也有好处，有月时可以在湖里划小船，四面满是青霭。船上望别的村庄，像是蜃楼海市，浮在水上，迷离徜恍的；有时听见人声或犬吠，大有世外之感。若没有月呢，便在田野里看萤火。那萤火不是一星半点的，如你们在城中所见；那是成千成百的萤火。一片儿飞出来，像金线网似的，又像耍着许多火绳似的。只有一层使我愤恨。那里水田多，蚊子太多，而且几乎全闪闪烁烁是疟蚊子。我们一家都染了疟疾，至今三四年了，还有未断根的。蚊子多足以减少露坐夜谈或划船夜游的兴致，这未免是美中不足了。 　　离开白马湖是三年前的一个冬日。前一晚"别筵"上，有丏翁与云君，我不能忘记丏翁，那是一个真挚豪爽的朋友。但我也不能忘记云君，我应该这样说，那是一个可爱的--孩子。 写高考的作文 篇3 　　当果实成熟后，我们采摘瓜果的脚印；成功时，背后一次次失败的脚印都是我们成长的足迹。——题记 　　脚印，无处不在，脚印，任何人都拥有，有的脚印是有形的，有的脚印是无形的，当我们成功时，请你们不要忘记，背后那一串隐形的脚印就是你们成功的见证，是你们付出汗水的见证，是你们在失败时不低头的脚印。下面，让我们一起欣赏春风的脚印。 　　当春天来临时，草地上第一棵小草直起腰时，是春风唤醒了他们沉睡已久的心灵，让他们朝气蓬勃的成长，是春风扶起了小草的腰板，让他们笔直的站在春天的面前，迎接新的挑战。春风，在草地上留下脚印。 　　当小溪的冰融化时，是春风，融化了他们厚厚的外装，融化了他们冰一样的心，让他们有火一样的心去迎接春天。春风，在小溪的成长中留下脚印。 　　当果园里，果树茁壮成长，散发出迷人的气味时，是春风抚摸了他们，脱去了穿了一冬的厚厚的大衣，脱去了身上的银装，展现出他们独特的外表。春风，在果园中，留下了很多的脚印。 　　当春雨来临时，是春风提醒雨使者的到来，让雨使者滋润时间的万物，正是春风默默无闻的做着起间接作用的雨使者。春风，在下春雨时留下了脚印。 　　春风为春天的来临奠定了基础。春风默默无闻的奉献着，他收获了属于他自己的脚印。同学们让我们一起收获属于我们自己的那串脚印吧！

小学的第一个暑假开始了，我见到了金沙小区的四个好朋友，天很冷还下着小雨，我们却玩得满头大汗。 　 　　我们拿着木棍当机枪在小区的树林间奔跑穿行，“砰砰砰，”对方两人中弹了，我们胜利了。我们又玩起了过家家，婷婷当妈妈，棋棋当爸爸，我和康康当儿子。“爸爸”带着我们疯闹，爬高上低，开心极了。“妈妈”追在后面大叫八嚷“下雨了，快回家了，会生病的。”我们捂着耳朵跑的更快了。

1、家里拉土、出猪圈、夏收载运麦子、缴公粮等,非常需要一辆小平车。2、泉水白白流淌，花朵为谁开放，永远这样负伤的麦子，吐着芬芳，站在山岗上！3、朱顺义将割下来的麦子困成小捆子,然后让秀芝用扁担挑着两个比较小的往家送,自己也弄了两个比较大的麦捆子,回头让陈美凤接着割麦子。4、此刻在麦子杰怀里的冰冰突然鼻子一酸,顷刻间泪如泉涌,哭得梨花黛雨。5、二三十袋麦子从货车上掉落,路边工厂的门卫赶紧追赶上来,提醒司机。6、一只鱼被农夫钓了上来，鱼：农夫啊农夫，你不能吃我。农夫：为什么？鱼：因为你是农夫又不是渔夫，如果你吃了我，渔夫就会去吃你的麦子。7、麦子熟了像黄金满地。8、麦子被雨水打得伏倒了。9、他手里拿著扇子，他要扬净它的打榖场，把麦子收到榖仓里，而将粗糠用不灭之火烧尽。10、昨天亮马桥路的治安志愿者数量有了明显增加,包括香河园、太阳宫、安贞、麦子店、望京等十余个街道和地区的数百名治安志愿者走上街头协助维持秩序。11、麦子金黄灿灿,麦浪翻滚,沙沙作响,充满了宁静的动作和呢喃细语。12、田野里的麦子，在不知不觉间由青色而变成枯黄，使一片原野顿换了一副面目。风儿带着微微的暖意吹着，时时送来布谷鸟的叫声，这是告诉我们“春已归去”而是初夏四月的季节了。

http://zhidao.baidu.com/question/77283514.html

麦子的造句有：现在，我只要推开车门，就可以融如雨里，轻吻着雨滴，在雨里，我可以重新回到祖母温暖的怀抱，我可以亲眼目睹春雨里嫣紫千红花朵，我可以闻到鲜花和麦子的芳香，我可以观赏水里那种活生生的素色的花朵。二三十袋麦子从货车上掉落，路边工厂的门卫赶紧追赶上来，提醒司机。麦子的造句有：尘埃落定之后，麦子和稗草将变得一目了然。麦子成熟了，大地一片金黄。拼音是：màizi。词性是：名词。注音是：ㄇㄞ_ㄗˇ。结构是：麦(上下结构)子(独体结构)。麦子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】麦子màizi。二、引证解释⒈小麦。引《儿女英雄传》第三三回：“及至他问我丈人多少地，应收多少高粱麦子_子，我丈人不用打算盘，_的数目却又合那算法本子上不差上下。”⒉麦苗。引老舍《骆驼祥子》二：“祥子的新车刚交半岁的时候，正是麦子需要春雨的时节。”李_《参观》：“俗话说：‘麦子胎里富，种子六成收。"”三、国语词典一种主要粮食作物。遍植于我国北方，可分为大麦、小麦，夏季开花结穗，可供磨面粉，也可制糖和酿酒。如：「麦子是五谷杂粮之一，也是北方人的主食。」四、网络解释麦子（农业作物）麦子，单子叶植物，禾本科。一年生或二年生草本植物。茎秆中空，有节。叶长披针形。穗状花序称“麦穗”，小穗两侧扁平，有芒或无芒。颖果即麦粒。按播种期分冬小麦和春小麦。麦子，世界各地都有栽培。子粒主要制面粉，皮可作饲料，麦秆可用于编织等。关于麦子的近义词小麦关于麦子的诗词《麦子的芽》《杨燕麦子青》关于麦子的诗句百姓们把麦子播种到地里每天早上麦子在此摇曳太阳和百姓们发现麦子的芽儿出来了你看呀到处都是关于麦子的成语兔葵燕麦麦舟之赠麦秀两岐麦穗两歧黍油麦秀麦丘之祝兔丝燕麦麦秀黍离关于麦子的词语不辨菽麦两歧麦秀麦秀黍离未辨菽麦麦舟之赠麦穗两歧黍离麦秀麦丘之祝不辩菽麦智昏菽麦点此查看更多关于麦子的详细信息