在SPSS里面什么时候度量标准用“名义”？什么时候用“序号”？什么时候用“度量”？

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

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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

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。

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

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。

当老弱病残者上了车，你是熟视无睹，还是助人为乐。当陌路人请求相助时，你是望不敢前，还是挺身而出，面对这样的公德竞技赛，你是否交上了满意的答卷。 人们常说：“人生处处有考场。”在这个社会的大染缸里，有行行色色的人，也便有了威逼利诱前的阿谀奉承；有了非前的颠倒黑白，有了为得到信任的口是心非；有了为获取益处的虚情假意，有了……但你可曾想过这是上帝的一份“试卷”，而你所倾注的是自己的生命历程，谱写的是自己的未来，与其“晦暗”不如“明亮”。 在一个炎热的日子里，一群小孩子在围着拾垃圾的老人，讥笑他一个瓶子在他们脚下滑动…… 当你见此场景时你的感受是什么？——怜惜老者？批判孩子？还是…… 你是否想过，这是公德的竟技场，也是考试，可天真的孩子们却得了0分，当看见外国人对中国低素质人们的嘲讽时，你还在无动于终吗？ 地上的纸屑一个人拾起，别人没做，他或她是——傻瓜？伟人？ 地上的纸屑一个人不捡，别人都做，他或她是——笨蛋？智者？ 在这里你的选择又是什么？看来，哪怕一片纸屑都是一个人人格的写照，这也是一场考试，“人生处处有考场”，此话不假，正因如此，才有了我们的提高，考试是一个实践的过程，正因有了它我们才会看见自己的缺陷，学会完美自我。 我爱这公德的考试，我想信自己是一位胜者。 在我们的人生道路上，考试无处不在。它帮你累计经验，让你发现缺点，让你改正错误，让你重拾信心。在我们平日的生活学习中，大考小考有很多，但是，他们却没发现，往往一件小事，同样也是一场考试。我曾经看到过一则新闻采访，题目是“重庆一考生赶考路上勇斗歹徒”。昨日是高考第一天，在学子们纷纷赶往考场之时。字水中学高三(4)的覃曦同学却在赶考路上勇斗抢劫歹徒，以自己的行动向社会交出了一份优秀答卷。昨日上午8时，家住江北区黎明村的覃曦同学，早早整理好应考文具后，就急忙向18中考点出发。“抢人了，抓偷儿！”当覃曦行至团结村菜市口时，突然一阵呼救声惊住了他，接着，三名中年男子气喘吁吁地从他身边跑过，后边一位老太正追来。“肯定是抢劫了婆婆的东西。”覃曦顺手抽起路边的一张板凳，掉头就向歹徒追去。逃出400多米后，跑不动的几名歹徒拿出了明晃晃的砍刀威胁道：“小子，你想找死呀？”“你抢婆婆的东西！快拿出来!”覃曦呵斥。一名歹徒拿着砍刀就朝覃曦刺去。这时覃曦的父亲闻讯赶到，和儿子一起与歹徒搏斗起来。趁父子俩忙于自卫之际，歹徒们撒腿就跑。为避免覃曦受伤，不耽误高考，周围群众迅速拨打了110，并拦下了覃曦。“他们抢了婆婆的东西，还让他们跑了。”没有抓住劫匪的覃曦，遗憾地流下了眼泪。在众人的劝说下，他才急匆匆地跑向考场。上午9时正，覃曦顺利走进考场，去迎接他人生的又一次挑战。

黄黄的麦子怎么造句解答可以写句子如下:黄黄的麦子在阳光照射下金灿灿的，显得格外好看。

您是小学？初中？高中？还是大学？请阁下说清楚

1、麦子绿得像碧雕,耀人美目。 2、麦子绿得像碧海,一望无际。 3、麦子绿得像绿色原野,旷人胸怀。

熟了的麦子像金子铺满平原大地。

　　无论是在学校还是在社会中，大家都写过作文吧，作文要求篇章结构完整，一定要避免无结尾作文的出现。那么一般作文是怎么写的呢？以下是我为大家整理的期中考试的作文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 期中考试的作文1 　　这几天期中考试的成绩已经出来了。我全都错在一些简单的题上。比如组词，造句。这次考试虽然都上了90分以上，但是我觉得还是考得很不好，因为我没达到我自己的目标98分，我们班有些优秀的同学都达到了双百分，我一定要以他们为榜样！ 　　我想只有努力才会成功。 　　回想我复习的时候，只复习了田字格里的生字词语花篮和生字条里的生字，没复习课文，所以填空题出错了。我以后一定要全面复习，努力考得更好。 　　我做试卷的时候十分紧张。感觉自己会考不好，手一直发抖，心脏跳得咚咚咚的，像要爆炸了似的。做完了试卷后还没有来得及检查就打铃了。老师最后收我的试卷，我应该再抓住时间检查一下，但遗憾的是由于太紧张没有进行检查。爸爸妈妈教我以后考试紧张时深呼吸或上厕所缓解一下。同时更要注重平时，上课不说话，保持安静；不开小差，专注学习；注意力集中，专心地听老师讲课，把老师教的都记住。 　　这次期中考试让我学习到了细心，耐心，精心是最重要的。 　　我想，下一次一定要比这次考得更好，争取理想成绩。 期中考试的作文2 　　当母亲带我第一次走进图书馆的时候，一切都觉得有些陌生，但当随手翻阅一本书时，就会把全部的心思都放在这本书上，仿佛进入到了另一个世界，那里没有纷争，没有烦恼，好像是一个世外桃源。读书让我的内心得到快乐、充实，母亲看我从书中得到精神食粮，也肯定了我的做法，并鼓励我多读有益的书籍。突然间，我对书本有了浓厚的兴趣，慢慢地，我成为了一个真正的“小书迷”，也正是从那一刻起，我的梦想是成为一名作家。 　　莎士比亚说过“书籍是全世界的营养品”。好书太多了，我尝试着多看多读，如果用两个字来提炼我读书的精华，那便是“感动”。好书中的人让我学会了做人;好书中的事让我学会了抉择;好书中的理让我明白了人生的真谛。我觉得，读书可以让我们的视野更开阔，可以让我们看到无穷无尽、感人肺腑的名人事迹，还能激发我们的智慧，产生一种快乐之感。我有不懂的问题，看了书自然就懂了，我心情不愉快时，读了书便自在多了。书读得多了，写起作文也会很顺手。书就像是我的“智慧眼”，引导着我开启聪慧的道路。 　　读书是一个追求进步，实现梦想的好途径，靠读书来不停地努力，不断的增长智慧和能力，是我获得成功的一把“钥匙”。我喜欢读这些好书，因为在读书过程中，我像小蜜蜂一样吸取着知识的养分，书中自有黄金屋，书给我了更多的自信，也给我灿烂的阳光，从中所获得的知识向一盏明灯，照亮了我人生的道路。 　　梦想是水，浇出生命的苗;梦想是苗，长出生命的树;梦想是树，开出生命的花;梦想是花，结出生命的果!每个人都有梦想，有了梦想而不去奋斗，便永远是一个梦。但要是有了梦想并为之而奋斗，这个梦想才有可能实现。我相信，只要我努力奋斗，我的梦想一定会实现。 期中考试的作文3 　　我相信，在人生成长的路上，一定有许许多多的困难和开心事。当然，成长的路上也一定少不了考试呀！考试可以看出这个学期你学到了什么，所以成长的路上，不人管大人，还是小孩，都会面临着许多考试。 　　在期中考试的前一天，我们班的同学都在紧张地复习，每一次放学后，老师都在提醒我们要赶快复习，要考期中试了。 　　到了期中考试的前一天，同学们跑好了早操，进来到教室，只看见有的同学在准备学习用品，有的同学在那里复习。 　　考试时来临了，只听见“铃铃铃”的铃声响起，同学们陆续赶到自己的考场，马上找到自己的座位，就坐了下来准备考试。我的考场，就在自己的教室。监考的老师来了，我们马上鸦雀无声，考试快开始了，老师发卷子。我们拿到卷子看了看题目，考试场中静寂无声，就像一颗针，掉在地上都能听得见。时间飞速的过去了。老师看了看手机说：“只有15分钟了，没做完的同学要赶紧了，作完的同学快检查。”同学们听到了，只看见有的同学慌慌张张地做着卷子，有的同学不慌不忙地看着卷子。有的同学就像已经成竹在胸，正在收着学习用具。“丁铃铃铃……”铃声又响了，老师来收着卷子，同学们陆续走出教室。我看见有的人开开心心的玩着，有的人正在讨论这次考试的题目。而有的人，正在看着天，好像盼望着分数能多一点。科学老师说过了，可这次考试分数，不一定能代表你期末考试的成绩，不管你们现在考得好，还是考得差，只要好好学习成绩就会提高。 　　期中考试，可真让人有些紧张不已的感觉。在成长的路上，会有许许多多的考试，考试虽然有些紧张不已的感觉，但是考试也是人生中最重要的阶段，我们一定要在将来的每一天好好学习，把成绩提高。 期中考试的作文4 　　时间过得好快，一眨眼就迎来初一的期中考试。我怀着忐忑不安的心情走进考场。 　　第一场考语文，我的座位在第一排。看着监考老师严肃的脸，我不由得紧张起来，我的心开始咚咚咚地跳起来，我不停地告诉自己：马梁，不要紧张！先做自己会写的题。 　　考场上真安静，只听见同学们写字的“沙沙”声。我也赶紧写起来。考试题可真多呀！是小学考试题的二倍！我最害怕写作文了，这份卷子的小作文有好几个！我感觉自己就像走进了沼泽地，干着急走不出来……时间过的好快呀！很快就到了交卷的时候了，我还有作文没有写。这可糟了！这次语文肯定不及格，我怎么面对我的老师呢？我的心里很沉重…… 　　两天的考试很快过去了，考得最满意的是英语，其它的几科几乎都没写完，我写字太慢了！我知道自己考得很糟糕，不敢告诉妈妈。成绩下来以后，果然，我是全班倒数第一名，看着那一个个让我伤心的分数，我恨不得钻进地缝里去！耳边传来几位同学的嘲笑声，我的脑子乱糟糟的，后面的课也听不进去了……好不容易熬到放学，我迈着沉重的脚步走出学校的大门。 　　站在门口，我抬头看见，天灰蒙蒙的，一阵冷风吹过，好多树叶落下来，我感觉自己的心也落到了地上，唉，我怎么才能变成一个好学生呢？ 期中考试的作文5 　　月考刚过，期中考又来临了。虽然在上次月考中，我取得了优异的成绩，但是真正面临期中考，还是有一股无形的压力。 　　期中考这天，同学们早早地来到了学校，开始认真地复习起来。没过一会儿，考试开始了。我也难免有点十分紧张，但是，我在心里默默地鼓励着自己：上次月考都能取得好成绩，这次也一定能考好。 　　语文考试开始了，教室里静得出奇，只能听见同学们奋笔疾书的声音，我认真看题，细心解题，平时记住的知识现在都派上用场了。时间一分一秒地过去，“叮铃铃……”铃声响了，我把试卷交了上去，长舒了一口气。 　　早上的两门考试我都轻松完成了，下午还有数学和英语这两门考试。 　　“丁零零……”铃声响了，一道道数学题都是“生面孔”，成了我迈向成功的“拦路虎”。时间慢慢地流逝着，我冥思苦想，终于，完成了一大半。我看了看表，考试时间快到了。此时，我焦急万分，犹如热锅上的蚂蚁——急得团团转，可是我很快让自己冷静下来，将自己会的题目先做，再回过头来思考那些难题。下课铃一步步逼近，又经过了一番思考，我将得出的答案填了上去，没过一会儿，就交卷了。 　　这次期中考，我原以为自己会考得很好，可结果却出人意料的，虽然我名列前茅，但是成绩却远不及月考的成绩。 　　唉!虽然这次考试没达到自己定下的目标，但是，我一定不会放弃，要在期末中加把劲，争取取得好成绩。 期中考试的作文6 　　一份耕耘，一份收获，上苍从来不会忘记努力学习的人!尽量去考，因为天道酬勤。大胆去考，没必要杞人忧天、患得患失，天生我才必有用!假如有些紧张，就告诉自己：“紧张”实际上也是一种兴奋，也有利于发挥。适当的紧张是正常的和必要的。 　　我想，考试应该是每一个学生都不愿意涉及到，却又不得不涉及到的问题。 　　比如我，昨天和前天就经历了生不如死的期中考试。 　　其实考试的过程没什么恐怖，只是为了考试而备战的复习时间是我毛骨悚然的。每天都在无数的题海和卷子中遨游。 　　某一天健康老师问我们：“你们觉得学习是一件快乐的事情还是一件痛苦的事情?”居然有几个同学认为学习是一件快乐的事情!我真的怀疑他的脑袋~(这种想法很消极吧!但是我想现在的大部分学生一般都是这种想法) 　　有20%的同学认为学习是一件痛苦的事情，而大多数同学则认为学习是有痛苦也有快乐。于是我们班级的一句经典“名言”就诞生于我们班级的“大佛”(此为地理老师赐他的雅号)口中： 　　“班级的尖子(指了指我和另一位女生)是考试前痛苦，发成绩的时候快乐;中等生(扫视了一下众人)是无所谓痛苦或者快乐;而且偶们这些“吊车尾”的就是考试前痛苦，发成绩的时候更痛苦!” 　　此后这一名句广为传颂…… 　　关于期中考试的成绩我现在，不敢想象。很失败啊! 　　周一就发成绩了，我的末日…… 期中考试的作文7 　　这个星期，我们学校准备了一次期中考试，我以为自己考得很好，可是，当昨天语文试卷发下来的时候，我完全惊呆了，卷面上写着鲜红的七十四点五。这是我的试卷吗?不可能呀，我不可能只考了这么几分。我怎么会考得这么差?是我没有认真复习?我在心里一遍又一遍地问自己。我越想越生气，几乎都要哭出来了。今天，在我去订正试卷的时候，孙老师对我说：“有两门课的成绩我不知道，但是，我知道的两门你都考得很差。”我听了，心里更加难过了。我心想：孙老师说我有两门课考得很差，一门是语文，成绩我已经知道了，但是，还有是哪一门课呀?是英语吗?不可能，我记得孙老师说过，方老师还没有把试卷改好。是数学还是科学?就这样，一个中午就在一片忧虑中度过了。 　　下午第一节课就是科学课了，我很紧张，真害怕听到自己的成绩。老师进来了，老师每报一个人的名字，那个人就得站起来。轮到我的时候，我的心紧张到了极点，当老师说：“考得还可以，九十五分不到。”我听了，顿时松了一口气，可马上又为自己的数学成绩开始担心了。从裘老师那里拿过试卷，我考了九十四分，我发现自己错了好多不应该错的地方，本来可以考九十分以上的试卷，我却被白白地扣掉了六分，真不应该。 　　三门课的成绩我已经知道了，我非常不满意，我希望我的英语成绩能好一点。 　　这次考试我考得非常不好，我在期末考试的时候，一定要好好复习，争取考出好成绩。加油! 期中考试的作文8 　　今天,是最最激动人心的时刻。因为,老师要公布期中考试的分数了,我真担心考得不好,爸爸妈妈回家“教训”我。 　　第二节数学课上,张老师宣布了分数。我得了99分,虽然是全班第一,但当我看到卷子时,心里却高兴不起来:如果不是粗心,完全应该得满分的。 　　大课间时,侯老师也公布了英语成绩。在语文、数学和英语这三门功课中,英语一直是我的强项。我自信应该能孝100分的,没想到却考了98分。原因嘛,又是粗心。我心想:粗心啊粗心!我要是能把你丢掉,丢得远远的,那该多好呀!“哎!”我长长地叹了一口气。 　　现在就剩下语文分数还没出来。我心里开始紧张起来,生怕语文也考不好。 　　终于等到上语文课了,魏老师半天都没来教室。我正着急呢,老师抱着一打儿卷子走了进来。我猎想老师刚才可能是在核算分数吧! 　　老师开始公布成绩了。她越念我就越紧张,卷子一张一张地少了,一张一张被同学们领走了…… 　　终于念到我的分数了:96.5。我继续听完了所有人的分数,推侧出我和姬凡茜是全班并列第三名,我悬着的一颗心总算放了下来。 　　通过这次考试我发现我最大的缺点就是不认真、粗心大意,数学计算题除法算成乘法,得数少写一个零;语文方面阅读理解方面轻差,句子排序题全错了。 　　今后我要改掉缺点,在以后的学习中取得更好的成绩。 期中考试的作文9 　　5.1假期刚过，我们的.期中考试成绩陆陆续续的发了下来。我的内心终于有了一丝轻松感，也许考试带来的压力是成绩的高低吧？ 　　这次考试，我总分考了687分，心里感到十分不理想。遇到一位小学时的同窗，他满脸笑容告诉我，他考了651分。这让我十分惊奇，也使我十分郁闷。这并不是嫉贤妒能，而是因为我考试不理想的痛苦。 　　考试之后，那是的我别提是多高兴了。一心想着冲上700分，不过，五一刚过，语文成绩就给我了个打击，103分，班主任低沉的读到，我的心顿时从激动的山峰跌入了无奈的谷底。不过，好在有语数这两科力挺，我才重新鼓起勇气。课下，翻翻这三张卷子，心中的失望又油然而生。虽然分数听起来不错，但丢的分数让旁人啼笑皆非，让自己哭笑不得。 　　数学最高，但难逃失误。一道小题的有关已知数竟鬼使神差的代入下面的一道大题去算，而那道大题也代入了小题的几个已知项，无奈五分扣去，我得了115分。英语的题海战术更令人头疼。题多，密密麻麻一大堆。再用打题纸作答，全会的也能弄糊涂了。几次检查过后，不由得手麻脚冷，头上涔涔的冒汗，几次下来，才终于认为做到了最好！但是，是一个113。语文我比较喜欢，但依旧失手。基础题，我一扫而过，字体不是很整齐。一扫而过到阅读题，现代文十分好做，但古文我又出了叉子。唉，意沾半边的答案，初中的老师是挥手打错的。到作文了，我的字写的紧张，因为在开学的月考里，我大受其亏。这次，不仅写的慢，而且一个心思琢磨怎样镶嵌好词佳句。这次的103分告诉我，又吃亏了。基础题上，笔画不严谨的字当即算作错字，而每个老师判作文的时间只有0.6分，只是依照开头结尾的精彩评判，不怎么高。 　　政历地生平淡无奇，大都在意料之中。但政治试卷又给了我一次打击，80分！80！这个原本吉利的数字让我破梦了。 期中考试的作文10 　　前不久学校组织了一场期中考试，但是我觉得自己期中考试的成绩非常的不理想，所以我进行了期中考试反思，我的期中考试反思如下：这次的语文成绩与上次比较起来差了好多分，其中丢分最严重的就是阅读与探究部分了，这丢分最主要的原因就是自己没有认真的阅读文章的内容，做题目的时候没有深入的分析，所以导致丢了很多分。 　　期中考试反思 粗心大意没看清要求 　　丢分严重的地方还有积累与运用这一块，怪就怪在自己太粗心大意了，在做试卷的时候，没有看清拼音，另外还曲解了字、词、句的意思，甚至连作者的简介都看错了。还有自己的作文，就是因为没有看清楚作文的要求，从而导致自己作文写偏题了，作文方面不仅跑题自己的字数要求也没有达标，这次的语文成绩丢分实在是严重了。 　　期中考试反思 知识点运用不到位 　　语文丢分已经让我很心痛了，但是平时擅长的数学竟然也没有考好，因为自己知识运用的时候，将数字看错了，多以导致应用题扣了很多分，另外自己做完题目没有检查试卷。英语一直是我的弱项，所以自己很讨厌背单词以至于自己在做题的时候，很多单词都不会拼写。通过这次考试，我发现自己存在着很多的问题，譬如不该粗心大意，不该偏科，更不该不检查试卷，所以在日后的学习当中，我应该端正自己的学习态度，养成细心的号习惯，更要正视自己所犯下的错误，相信通过自己的不断努力，一定会取得更加优秀的成绩。(ak娱乐我精选) 期中考试的作文11 　　时间过锝真快，要期中考试了，我赶紧复习了起来，把要背的都读了三遍，我很紧张，心想要是考得不好怎么办？ 　　到了期中考试的那一天，我红着脸走进教室，赶紧打开书包，拿出语文书和数学书复习了起来。哨声吹响了，监考老师走进教室发试卷了，我的心怦怦直跳，忽然一阵风吹来，好像在和我说：不要紧张，加油。我拿到了试卷，写好班级和姓名后。我遇到第三大题是写出描写心情的四字词语时，我不会做，我苦思冥想，还是想不出来。后来我想起来了妈妈的话，还是跳过去吧！等会做的全部做完时，我就来做不会做的，我很快就做完了。哨声吹响了，老师把试卷收了上去。我很担心考得不好。 　　试卷发下来后，我拿到了自己的试卷，看了看，我只考了81.5分，我大惊失色，我很失望，不知怎么回去和爸爸妈妈交待。 　　在回家的路上，花儿也垂头丧气，好像在为我难过，大树沙沙，好像在嘲笑我。 　　回到家，妈妈迫不及待地问：“考了多少分啊？”我闷闷不乐地说：“94.5分。”妈妈怒气冲天，我心想：“妈妈叫我考95的啊，该死，怎么就差零点五啊。”我就低着头会房间做作业去了。 　　我想：这次虽然考得不好，但是我在期末考试要取得更好的成绩。 期中考试的作文12 　　在离期中考试不到2个月了，一个学期的尽头也越来越近了。 　　所谓目标，当然就是督促作用，激励作用，给自己信心、力量的口号!为了过一个高兴的年，心安理得的收下压岁钱，考出个好成绩吧! 　　上次考试都还不错。so，这次——期中大战，无论如何，至少也得保持吧! 　　数学：115，我觉得期中考试考得太差，只考了114，既不是我喜欢的数字，也不是我喜欢的分数，想想就觉得失败。这半学期数学比上半学期难度提高了不少，但是我会努力达到的，甚至更好。 　　英语：115，英语上课记的许多重点是要掌握的，此外，练一练，背一背，读一读，记一记，再把字写好点，就差不多ok了! 　　语文：100，语文的话就没什么大问题，相对来说还不算是我的弱项。关键是作文，吸取了上次的教训，期中考试我一定不会纵容自己犯同样的错误。 　　物理：90，这是我到现在觉得最难的一门课。有时候简直是在听天书，不过，我相信勤奋也可以造就天才。 　　政治：90，历史：90，地理：90，生物：90，总分：780 　　针对期中考试，我不能说自己是“胸有成竹”，虽然我不会因为考试而紧张的吃不下饭，睡不着觉，但是我也不会轻视它，我会重视它，把它当成自己的一个敌人，用自己的全力把它打倒。 期中考试的作文13 　　终于考试完了!我心里的一块石头落了下来，可是又有一块大石压得我喘不过气来，那就是考试分数。一下课，同学们都在议论难题、分数什么的，弄得我紧张死了。 　　如果考砸了，回家肯定免不了一顿“竹笋炒肉“。就这样，在紧张的气氛下，数学老师走进了教室，怀里抱着我们的考试卷。“我来念一下成绩!”数学老师说。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。同学们的成绩有好有差。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。“刘恒宇，99分!”还不错，我心里的大石头落了下来。 　　” 　　语文，英语试卷也发了下来，语文79分，英语73.5分。一看这两门成绩便再也高兴不起来了,我便不由自主的心想;怎么考那么差我一看卷子;作文扣了八分,阅读也扣了不少,这使我没有想到;再看看英语只见填空题全是红X。我这才发现，我语文的作文阅读和英语填空是个弱项，我还要好好学习。 　　以后，我一定要继续努力，保持认真的好习惯，争取取得更好的成就。 期中考试的作文14 　　今天下午老师发期中考试卷子，我的心情好像“十五个吊桶打水——七上八下”恐怕自己考不好，十分不安。当老师说：“宋钊毅，语文93分。”时，我疑惑不解，是什么题做错了？让我考的这么低？ 　　我接过自己的试卷仔细一看，哦！原来我做错的题有：1、用“定”字组词后再填入句子中，因为以前没有遇到过这一类题，错写了一个词，扣了1分。2、阅读短文回答问题，应读三遍后再写，我只读了一遍，没理解好短文，错了两小题，扣了3分。3、作文扣了2分。课本里的知识还都没错，一大部分都是粗心大意造成的，真亏呀！这个坏毛病我下决心一定要改掉。 　　数学考了98分，是因为一道简单的脱试计算题竟然用竖式计算，答案虽然对了可少算了一步，真是“大意失荆州”以后要认真看题，不能小瞧那些简单的题。英语考了94分，是因为英语句型没掌握好，单词也没全部懂得汉语意思，以后要会背每篇英语课文，所有英语单次都要会默。 　　我以后做到：1、要多读书，课外知识也一定要掌握好。2、做题时要先把题读三遍后，再认真仔细的做题。3、写作文时要看清作文要求之后再写文章，字数只能多不能少，把平时摘抄的好词好句用上。5、检查作业时要一字一句，认认真真的检察，不能马虎大意！6、要做到课前预习和课后复习的好习惯…… 　　以后我要按以上要求认真去做，“一分耕耘一分收获。”我相信自己在期末一定能考出一个好成绩。 期中考试的作文15 　　期中考试的最后一天考完试，我收拾书包完后，就到父亲的办公室去找我父亲，然后我和父亲到车站去等七路车，真没有想到会在车站遇到我的数学老师，当数学老师向我父亲说我这次数学考得不太理想，不及格的时候，我有些害怕，心里像揣着一只兔子咚咚乱跳。终于七路车来了，我和父亲先向老师告别，然后才上车。 　　在回家的路上，我不敢抬头看爸爸的眼睛，省怕他会批评我。我就选择沉默和父亲一起回家。 　　回到家里，爸爸一声不响地去做饭了。我不敢再去用电脑了，我呆坐在学习桌上看书，到了吃晚饭时间了，父亲叫我出来吃晚饭，在吃晚饭的时候，爸爸走到我的房间里面拿了一张这一次期中考的数学试卷到餐厅里面边吃边改，等他改完了，就拿给我看，我端起试卷一看果真有许多错题，等我把每一道题再仔细一读才发现，原来我读题的时候不是太认真，做题也不是太细心，结果酿成大错。平时一放学我就会打开电脑打一会儿游戏。这次可是爸爸警告过的，考不好，别想再上网了。等我看完试卷后，这时父亲走过来了，轻轻抚摸着我的头说：“这次没考好不要紧，问题的关键是聪明人不犯第二次错误。你知道怎么错了吗？”我说：“我读题不认真，做题不细心，也没有认真检查。”爸爸语重心长地说：“不要再上网打游戏，汲取这次教训，爸爸相信你会迎头赶上的。”听了爸爸的话，我的眼泪咕噜咕噜滚落下来。 　　爸爸，谢谢您对女儿的理解，我一定会听从您的教诲，努力把学习搞上去。爸爸，谢谢您对女儿的信任，我一定会戒掉上网打游戏的毛病。我一定不辜负您对我的期望。

考试之感想考试虽然过去了，但是还有更可怕的东西在等着我，那就是--成绩单。看到这次的成绩单，我只想说“No,No这实在是太太太太太残酷了，惨不忍睹啊！”尤其是数学。当数学试卷发下来的那一刹那间，我屏住了呼吸，都能听见自己的心跳了。当老师把我的试卷放到我的面前时，那两个鲜红显眼的数字立刻进入我的眼帘，令我目瞪口呆。上帝啊，我的数学第一次考这么底。这个成绩可谓是空前的，可不知道这是不是绝后的。看看别人的高分，再看看自己的成绩，内心深处，真是惭愧不已，为什么生活在同样的环境里，会有这么大的差别？难道？我真的……“种瓜得瓜，种豆得豆”，一点也不假。我现在不就正是在自食其果吗？哎，早知今日，何必当初呐！古人云：“风萧萧兮，易水寒。”今我叹：“考试结束兮，我玩完！”想不到自认为不错的我如今也会落到这般田地。说到原因嘛，是多方面的。其一，当然是自己不知道努力，没有坚持到底的刻苦精神。其二，就是不听父母和老师的话，成天就是玩。这些恶习都是酿成失败的主要原料。当然，古往今来，凡成大事，不仅要学习好有恒心，还要运气好，会把握时机哦.幸运女神这次从我身旁俏然而逝,没有得到她的青睐,又怎能不落到失败的深渊呢？爬得越高跌得越惨，这回我算尝到跌倒的滋味了。那一个个错题看得我毛骨悚然，那些错叉忽然之间变成了一把把尖锐无比的刺刀，扎的我都快要窒息了。啊，该对的没对，该会的不会。今晚即将上演家庭不定项式乒乓比赛了。男子单打；女子单打；男女混合双打。啊，吾命休矣呀！小小的考试透露出我内心的那一份自满，那一份狂傲。让我知道自己在众人之中是多么渺小，多么不堪一击！这也算是对我一个小小的惩戒吧，为我敲响了警钟。一次失败算不了什么，失败也许是成功的前兆。一次成功也证明不了什么，它终究要成为历史。我们不可能未卜先知，只能凭着自己的那一份付出，去期待丰硕的收获！我们要面对这一切！不要当我们失败了才知道没有好好的学习过，不要当我们错过了才觉得后悔！我们要从失败中找到自己的错误，发现自己的不足，然后坚持不懈的去努力！那么成功又怎么会远离我们呢？试着改变自己，走出那个痛苦的圈子让自己变得更加快乐吧！找回自信，找到你自己！努力去奋斗吧！剩下的时间已经不多了……

小麦造句：1、北山为温和干旱区,适宜小麦生长，为全县主要产粮区.2、小麦们与稻子们穿上了一件金黄色的皮夹，低了头，很有绅士的风度，在他们的下面是一棵棵金黄的杂草，绅士般地小麦与稻子是要与她们跳舞。3、资溪,赣东边陲的一个山区小县,不产小麦,没有面粉厂,也不是面包生产、消费的最前沿,却成了“中国面包之乡”。4、通过多年对临夏州小麦条锈病的调查，明确了小麦条锈病在临夏州的流行规律及越夏条件。5、本文用多元分析法，对46个小麦亲本材料的6个数量性状进行了遗传距离的测定。

1、成熟的麦子低垂着头，那是在教我们谦逊；一群蚂蚁能抬走大骨头，那是在教我们团结；温柔的水滴穿岩石，那是在教我们坚韧；蜜蜂在花丛中忙碌，那是在教我们勤劳。2、成熟的麦子低垂着头，那是在教我们谦逊；一群蚂蚁能抬走大骨头，那是在教我们团结；温顺的水滴穿岩石，那是在教我们坚韧；蜜蜂在花丛中繁忙，那是在教我们勤劳。3、几头牛撞进田里把快成熟的麦子全踩坏了。4、提醒农民朋友,要提前做好收麦的各项准备,这样一遇到好天气,就能“龙口夺食”把成熟的麦子抢收回家。5、少年名叫矢月,看上去不过15、6岁的样子,皮肤有如那成熟的麦子发出金粲粲的光。

靠自己！相信自己的能力！