企业类型能作为实证变量吗

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

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]

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。

当老师在课堂上宣布要发试卷的时候，整个教室里的气氛都变得紧张起来。学生们有些人焦虑不安，有些人则希望自己能够考得好成绩。此时，老师一边拿出试卷，一边温和地说：“同学们，请注意了，我要开始发试卷了。”随着老师的话音落下，他开始将手中的试卷一张一张地分发给每个学生。这时候，教室里的气氛变得更加紧张了，有些学生手心已经开始出汗。但是老师依旧保持着温和的语气，不断地向每一个学生递上自己的试卷。在收到试卷之后，有些学生迫不及待地翻开试卷看题目，而另外一些学生则忍住了自己的好奇心，先仔细地核对起自己的姓名和考号。这时候，老师叮嘱道：“同学们，请注意检查自己的试卷是否填写正确。”最终，在老师耐心地等待之后，每个学生都成功收到了自己的试卷。整个过程非常顺利，并且没有出现任何纷争或混乱。面对学生们的期待和焦虑，老师用自己平和的语气来帮助他们缓解紧张的情绪，让这场试卷发放的过程变得更加愉悦和顺畅。试卷发放是一件非常重要的事情，需要在老师的耐心引导下进行。只有通过温和的语气，才能帮助学生们降低心理压力，让他们更加专注于考试内容。希望在以后的每一次考试中，老师们都能够像这次一样温柔有爱地为学生们进行服务，让他们能够在轻松愉快的氛围中取得优异的成绩。

　我的家乡在美丽富饶的潮汕地区。潮汕地区南面濒临海洋，其余三面环山，形成一个封闭而开放的独立体系。潮汕文化既保存了中原古文化的精粹，又吸纳了海外文化的菁华，历经了数千年的融汇升华，形成了中国典型的海洋文化，成为与齐鲁文化、蜀汉文化相媲美的中华文化的一支。　　潮汕地区最早的居民是越族。传说，越族人的脚小趾是“重甲”的（即有两片相叠的趾甲）。到了秦朝以后，来自河南、山西一带的中原人民陆续南迁。他们大多先迁往江浙地区，后经福建辗转迁入潮汕地区。他们带来了先进的生产工具和生产技术，与越族人交流、融合、繁衍生息，使越族人逐渐汉化，形成了潮汕先民。现在，要找到脚小趾“重甲”的人可不是一件容易的事。我的大姑两只脚小趾都“重甲”，我爸爸则是右脚的脚小趾“重甲”。　　潮汕方言属于闽南方言，是一种富有地方特色的方言体系。据专家研究，潮汕方言起源于古老的闽越土语。中原人民入潮后，他们带来的中原方言与古闽越土语逐渐融合，经过长期的历史演变，潮汕方言逐渐形成，成为独立的次方言。　　潮汕方言古朴典雅，它保留了许多中国古语。郭沫若说：“潮州话是中国古语保留得最多的一种方言，和现行的标准语似乎也是距离得最远的一种。”比如，古字中有许多在“不”字下面加个字，用来表示相反的意思。现代汉字里只剩下“歪”“甭”“孬”三个字；而潮汕就有“不会”，“不是”，“不怕”等字。这些字写出来，观其形，就可以知道它的意思了。潮汕话也保留了一些古词。如：把炒菜的锅叫“鼎”，把粥叫“糜”，这正是两千年前的用法。潮汕人称厕所为“东司”，它的来源是因为唐代厕所大多建在东侧。如此说来，这个潮汕人认为很“土”的词，倒有些古雅了。　　潮汕方言也引进了一些外来词汇。比如，有些人称“卡车”为“罗离”（“rolly”），称“小面包”为“罗的”（“roti”），称“拐杖”为“动角”（马来语）等。这些外来语的应用，与潮汕地区靠近东南亚，较早开埠等因素是有很大关系的。　　潮汕话中也有一些避讳。在我爸爸的出生地——东墩，聚居着“张”“黄”两个姓氏的人。那里张姓的人说纸的时候不说“一张纸”，他们说“一合纸”。　　潮汕方言是潮汕族群的纽带，具有巨大的凝聚力。无论走到哪里，听到潮汕话，都会感到无比亲切。　　潮汕的美食是最负盛名的。潮汕地区有“美食之乡”的美称。　　潮汕地区濒临海洋，海鲜自是必不可少的美味。血蚌就是一种具有地方特色的食品。每逢过年，家家户户都会买一些血蚌。家里人煮一锅开水，把血蚌放进去闷一会儿，大约一分钟后就可以取出来吃了。掰开蚌壳，会看到带着血的蚌肉，吃起来鲜美却不带腥味。　　潮汕小吃也是非常有特色的。出名的小吃有炒糕粿、蚝烙、鲎粿等，还有一些专门做供品的粿品，如红桃粿、鼠粬粿等。潮汕小吃注重色香味形名俱美，做工精细，让人流连忘返。　　潮汕工夫茶名扬海内外。工夫茶有其独特的文化内涵——和、爱、精、洁、思。这五个字的深刻涵养，正体现了潮汕文化儒雅的“和”的思想。喝茶早已成为潮汕人生活中不可缺少的部分。饭后喝茶，闲聊喝茶，茶几乎陪伴着潮汕人的每时每刻。就连学校的办公室里，老师们在课间也会抽空喝上一杯茶。　　潮汕的风俗习惯也有其特有之处。海洋文化带来的传统习俗，与中原习俗相结合，形成了潮汕地区独有的人文风情。　　潮汕地区最具特色的节日要数“出花园”了。每年农历七月初七，家里十五虚岁的孩子就要举行“出花园”的成人仪式。这一天在潮汕民俗里被称为“公婆母生”。公婆母是一个可以保佑孩子顺利成人的守护神。出花园要拜公婆母，一方面答谢神恩，一方面是祈求孩子成人后平安大吉。这一天，十五虚岁的孩子要换上全身新衣服，父母在孩子的床头摆上三牲（鸡、猪肉、鱼）和供品，跪拜公婆母神。父母用石榴花蘸水，把水洒在孩子身上。这一天里，孩子照例是不可以出门的，这一年里不可以去陌生地方，也不要参加婚丧礼仪。　　潮汕地区的人们供养着许多神明。地主爷是几乎家家户户都供奉着的。他是一位可以保护家宅平安的土地神。每逢农历初一、十五，人们就会供拜地主爷。大峰祖师则是一位行善积德的得道高僧。宋朝年间，他在我外公的出生地——和平镇救死扶伤，施医赠药，为当地人民做了许多好事，被尊为潮汕慈善事业的开山祖。由于潮汕地区濒临海洋，海神对于潮汕人民来说，是非常重要的。妈祖是潮汕地区人人供奉的海上女神。凡是有港口的地方就有妈祖庙，妈屿岛有天后宫，小公园有老妈宫，樟林古港有天后宫……清朝末年，许多潮汕人迫于生计，乘着红头船背井离乡去“过番”（到东南亚一带求生），都会在港口的天后宫里拜过妈祖再走。妈祖救助海上灾难的故事传遍了潮汕地区，也伴随着下南洋的人的足迹传遍了整个世界。　　游神是潮汕地区一项隆重的民俗活动，俗称“营老爷”（即抬着神像巡游），抬着的神像一般是“关帝君”等。各个村子的规模、时间都各不相同。记得小时侯，每年农历正月廿七，我都会去外婆的出生地——芦溪看游神，如今长大了，倒没机会去了。　　我的家乡——潮汕地区有着道不尽的独特文化，她以她自身的民俗风情，秉承着“海纳百川，自强不息”的精神，正向全世界展示着她独特的魅力。

金黄的麦穗造句如下：顿时，金黄的麦穗、红彤彤的苹果、紫色的葡萄……都出现了，人们笑得可开心了！冬天，天气太冷，冷得我又想哭了……秋天到了，田野里无边无际的金黄色的麦穗，农民伯伯辛辛苦苦的收割麦穗。田野里，小麦成熟了，金黄的麦穗沉甸甸的把麦苗压弯了腰。一阵秋风吹过，迎风摆动，成了金黄的麦浪。金黄的麦穗在路边随风摇摆，形成阵阵麦浪，好似金黄的海洋，一浪接着一浪，向田地边涌来，发出阵阵麦穗敲打的声音。金黄的麦穗在天空下格外显眼，看着远处的灵宝城，风景美如画，坐在地下，城市像建在麦田上一样，又是另一番风景。当太阳的光芒照得人身火辣辣的，麦穗上的露珠已完全退去时，随着马达的轰鸣声，三台收割机分别驶向麦田，哇，一排排一片片金黄的麦穗瞬间被“神气”的收割机吞进肚里，麦籽留在了储仓中，麦秆从收割机的尾部撒向了田间。夏天到了，麦子熟了！在蓝蓝的天空下，辽阔的麦田里，金黄的麦穗在微风的吹拂下，形成了一波波麦浪，沙沙作响。麦子熟了，金黄的麦穗如海浪一样起伏，我知道了收割的辛苦，更知道了农民伯伯在麦子成熟后的喜悦！

在周日的下午，我去后山树林溜达，看见几个伐木者正在伐木，看到这里，这时我的眼前浮现出这样一幅画面……　　世界上突然没有了春和秋，有的只是烈日炎炎，和天寒地冻；没有春暖花开的景象，有的只是因为干裂而龟裂的大地和颗粒无收的作物；没有鸟语花香的意境，有的只是污水代替河流所散发的阵阵恶臭。　　到那时，文人墨客笔下春意盎然的景色已不复存在；到那时，人们再也看不见飞禽走兽的影子；时光过了几十年，当人们因为饥饿而一个接着一个地倒在寸草不生的大地上；当人们伸出干枯的手声筋疲力尽的嘶喊道：“春天别走，秋天回来……。大自然饶恕我们吧……。”但那是人类自私的对大自然的疯狂掠夺和不好好保护环境已经让大自然及地球妈妈彻底绝望了，终究人类会因为自己的自私而踏上灭绝的道路。　　思绪一转，我停止了遐想，回到了现实中，远远看见伐木人被一群穿着警服的人带走了，对了，还有国家的法令在制止着不法之徒，想到这里，我顿时开朗了许多，开心了许多。回头一看，我看见了缓缓流淌的小溪、郁郁葱葱的树木以及唧唧喳喳的鸟儿……，于是我一下抛开了剩下的愁思，快乐的回家了。　　在下山的路上，我想：如果人们不好好保护环境，也许在几十年的以后真的会出现上述的景象。但，希望我的想法是错的，如如果人们突然醒悟的话。希望如此！

【导语】写好作文的核心除了直接说出我们的观点，还要对我们的观点加以证明，证明观点的时候，就需要事实材料或者前人的观念的材料。以下是为大家整理的《中考作文考场素材》供您查阅。 【篇一】中考作文考场素材 　　 你若盛开清风自来 　　纪伯伦曾叹道：“我们已经走的太远，以至于我们忘了为什么出发。”当越来越多人被时代的浮躁与快节奏所支配，异化成一台台按作息表快速运转的机器，他们已然感受不到风的轻柔，食物的美味以及生来作为人所拥有的幸福。 　　生活的节奏快，人们不快，便落后。于是随处可见的为赶上班时间而脚步匆匆的白领们；为求片刻利益而不停盘算的商人们；为了考取一所好大学而天未亮就起身学习，脚步速度不只是平常人多少倍的学子们，似乎都在努力适应这个社会，但多数人不知不觉中心也被侵蚀，变得快节奏，甚至于不想不像人的心。 　　一个快节奏生活的人，可能是成功的，但不是幸福的。他每天忙于生计，按部就班，适应于快节奏，忘记了风拂过的感觉，千金美酒于他不过是借酒浇愁，即使疲倦也不敢停下。 　　这样的人，便是现代人。现代无古人矣。 　　古人大多是幸福的。 　　陶潜的“晨兴理荒秽，带月荷锄归”的平静生活，尽管并不富足，那抹闲适与悠然都为他的人生增添亮色；李白洒脱超然的生活方式，亦成为千古流传的佳话反观李斯，一生追求功名利禄。他得到了。他后悔了。将亡之际他才明白“牵犬东门”的生活才是最美好的：陆机临终之时才再想听听那“华亭鹤唳”。我们也应该学会放慢自己的脚步。不是让灵魂跟上脚步，而是让脚步跟上灵魂。 　　当你心躁、快，千金美酒也饮之无味；当你放松自己，让心慢下来，一杯清水也甘之如饴。阿尔卑斯山麓有这么一块标示牌，上书曰“慢慢走，欣赏啊！”被快节奏侵蚀的人们，旅行也毫无意义。一幕又一幕本应映在心里的美景被囚禁在冰冷的机器里，人们以为收获了美景，可被做成标本的蝴蝶，还是蝴蝶吗？慢下来，用眼睛记录风景，在心里的，是一幕完整的风景，有慵懒的云、柔和的风和和煦的阳光。 　　身处于此，我们无法改变，正如哈佛大学一句校训“我们不能选择自然的故乡，但我们可以选择心灵的故乡。”在这样的时代里，快节奏的人们正如熙熙攘攘的看官，而我们可以慢下来，在这世间做一朵出尘的莲，伴清风而开。 【篇二】中考作文考场素材 　　 听的艺术 　　一天，一位美国知名电视节目的记者去采访一名小朋友。 　　记者问：“如果有一天，你驾驶着一架飞机飞到了太平洋上空，突然熄火了，你会怎么办呢？”小朋友想了想，说：“我会先告诉飞机上的人系好安全带，然后我挂上降落伞跳出去。” 　　现场的人听了后全窃窃私语，他们认为这个小家伙太自私了，怎么自己先跑了？没想到那小朋友竟然热泪盈眶，记者连忙问道：“你为什么要先挂上降落伞跳下去？” 　　那小朋友抹着泪花说：“我要去拿燃料，我还要回来的！” 　　别人说话时，你要等这听完，这就是听的艺术…… 　　[点拨]要用心去倾听别人的话语，要尊重说话着不要断然下定论。 　　[适用话题]可以用在“倾听”、“交流”等类话题中。 【篇三】中考作文考场素材 　　 雨，敲开花季的心门 　　雨，是画家手中的彩笔，是曲作家灵魂跳动的旋律，更是诗人创造的审美意境。早春的雨温润沉静，盛夏的雨急骤热烈，深秋的雨绵延悠长，入冬的雨凄寒凌厉。雨，将焦渴的土地从噩梦中唤醒，使倦怠的江河燃起奋发追寻的 *** ，让自然万物生长出五彩斑斓的理想…… 　　可是，不经意间雨也制造着黑暗、凄凉、痛苦与灾难。也许，淋湿了你飞翔的翅膀，打落了你绽放在青春指头的花瓣，熄灭了你夜行的火把，甚至使你跌倒、挣扎在泥泞中……雨哟，将自然、人生、时间和空间织进了一则又一则曲折动人而又含蕴隽永的寓言！无论如何，雨是自然也是生命所赐，你该去经受、面对、欣赏、回味……雨的底片珍藏在你内心深处，雨的故事当是湿漉漉的秘密，你一定有许多话要对雨说……

现代社会，人们会遇到各种各样的考试。不仅我们学生少不了考试，就是一些成年人也少不了考试。（开篇点题）　　很多同学觉得考试是一种负担，害怕考试，厌恶考试。（引出一种观点）但我觉得考试是无法避免的，它也有好处。考试对我们的学习是有帮助的。（提出自己的观点）为什么呢？（引人深思，下面进行论证）　　考试中会暴露出我们学习中的许多问题。对老师课堂上讲的知识，我们是否真正懂了，通过考试可以检验出来。平时，我们在听课时，对许多问题没有深入思考，因而理解不深。在考试中就会暴露出来。孔子：“学而不思则罔，思而不学则殆。”（引用名言来论证自己的观点是一个好方法）暴露出问题，就能引起我们的重视，就可以促进我们去亡羊补牢。只有在学习的过程中认真思考，真正理解了，考试时才能正确回答。（论证自己的观点）　　考试当然有负担，有压力。有压力就有动力。考试可以检查自己学习的扎实程度。通过考试就可以知道什么地方掌握得不好，以后要加强复习，并且促使我们更加认真地学习。这样，我们的学习成绩才可能逐步提高，我们才可能有美好的前途。（针对错误观点进行分析和说服）　　对于想学习、乐于学习的同学来说，当然希望通过考试来检验自己，促进自己的学习成绩不断提高；但对于不想学习的同学而言，就觉得多此一举。（说得好！与开头相照应。）　　不仅是现在，就是将来也会遇到考试在等待着你。如果经历了考试的锻炼，心理承受能力增强了，就可以从容不迫地去应对各种考试。那么，当你长大后进入社会的时候，就不会被社会上的考试所难倒。在激烈的竞争中，你就可以胜出。例如，当你想进入一家公司工作时，肯定会有一场考试。这是许多单位用来选拔人才的一个途径。在这个时候，一个久经考场的人会显得更加冷静沉着，考出来的成绩就会更理想。（再论考试对今后的意义）　　所以，我认为考试对我们是有好处的。我们应该以积极的心态对待考试。其实说到底也就是自己怎样看待考试而已。（总束上文，再次强调自己的观点）　　最后，我希望同学们在考试中能表现出最好的状态，获得优异的成绩，而且要明白为什么考试是有好处的。不要害怕考试，要勇于迎接挑战。

麦田造句如下：1.春风起，在这片镶嵌着绿色的在麦田中，我们嬉戏，我们玩耍，此时天地消失了，留下的只有那美丽的麦田。2.来到地边，那一片片金黄的麦田地里，麦穗像一束束浪花，风一吹，真像一位位美丽的仙女在翩翩起舞。3.春天，无边的麦田，麦苗不停地生长着，绿油油、清爽爽、活脱脱、笑朗朗，清风吹来，阵阵清香。4.麦收是一年最忙的时候，眼看着一望无际的麦田，微风吹起金波翻滚，沉甸甸的麦穗压弯了麦秆，仿佛看到那一缸缸的小麦、热气腾腾的白馍馍、飘着油花的面疙瘩汤，顿时精气神就上来了，浑身都是劲。5.一阵风吹来，花儿、草儿舒展着腰身，好像因为它们配合的好，正在给它们鼓掌。还有一望无际的麦田。麦田里的麦子都绿油油的，听，呱呱的声音，哦，原来是青蛙在帮农民伯伯们捕捉害虫。6.春天，大地复苏，到处生机勃勃，麦田里也会开出淡淡的鹅黄色的麦花，麦花也会氤氲着浓浓的麦香，有着一幅美丽的春景图。7.清晨的阳光划过金色麦田，稻草人懒洋洋的睁开了朦胧睡眼，最美好的景色在一瞬间定格于成熟的季节。

熟了的麦子像金子铺满平原大地。

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。

您是小学？初中？高中？还是大学？请阁下说清楚