变量的分类

当两列变量均为二分变量时应计算φ相关。区分度是指项目对所测量的心理特性的区分程度或鉴别能力，也就是项目的效度。常以高分组与低分组在该项目得分的平均数的差异表示，或以该项目得分与测验总分的相关表示。确定区分度的方法确定区分度常用的是相关法，即以项目分数与效标分数（或测验总分）的相关作为项目区分度的指标，相关越高，区分能力越好。1、二列相关。二列相关适用于两个可以连续测量的变量，但其中有一个由于某种原因被分成两个类别。2、点二列相关。点二列相关适用于一个变量为连续变量，另一个变量为二分变量的资料。当一个变量是双峰分配时。尽管它并不是真正的二分变量，这种统计方法也适用。3、四分相关。四分相关适用于两个常态的连续变量均被人为二分的资料。如果一个题目分数被二分成通过不通过，效标成绩也被分成通过与不通过，这时就会得到四个类别，从而可组成一个四格表。计算四分相关最常用的是皮尔逊的余弦公式。4、φ相关。相关的统计方法适用于两个变量都是点分配的资料，即两个变量都是二分名义变量。5、积差相关又称积距相关，是当两个变量都是正态连续变量，两者之间呈线性关系时，表示这两个变量之间的相关。

二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。生物统计学论坛 在多重回归、Logistic回归模型中，自变量可以是连续型变量（interval variables），也可以是二项分类变量，和多分类变量。为了便于解释，对二项分类变量（如好坏、死活、发病不发病等）一般按0、1编码，一般0表示阴性或较轻情况，而1表示阳性或较严重情况。如果对二项分类变量按+1与-1编码，那么所得的logistic回归OR=exp（2beta），多重回归的beta同样增加一倍，容易造成错误的解释。因此建议尽量避免“+1”、“-1”编码形式。多分类变量又可分为有序（等级）或无序（也叫名义），如果是有序（ordinal）分类变量，一般可按对因变量影响由小到大的顺序编码为1、2、3、...，或按数据的自然大小，将它当作连续型变量处理。如果是无序的（nominal）分类变量，则需要采用哑变量（dummy variables）进行编码，下面以职业（J）为例加予以说明。 假如职业分类为工、农、商、学、兵5类，则可定义比分类数少1个，即5－1=4个哑变量

对于二分变量，假设其取值为T和F。对之建立预测模型，那么预测结果可以有以下三种表达方式：（1）预测结果为T（或预测结果为F）；（2）预测结果为T，把握程度为p（或预测结果为F，把握程度为1-p）；其中p为0到1之间的实数。（3）预测结果为取T的可能性为p。

信效度检验的步骤是： 1.数据录入， 2.依次点击分析-标度(度量)-可靠性分析 ，信度分析。 3. 每个量表维度分别进行信度分析，选中专业了解度包含的5个题目，并且进行变量选择。 4. 在模型下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。 5. 点击统计选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续勾选选项 6： 点击确定就得到了第一个维度(专业了解度)的信度分析结果。

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可以在卡方检验这里做

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。

Logistic回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。这里只讲二分类。　　对于二分类的Logistic回归，因变量y只有“是、否”两个取值，记为1和0。这种值为0/1的二值品质型变量，我们称其为二分类变量。　　假设在自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p，研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp的关系。

如果是二分类变量不用设为哑变量。二分类变量是指只有两种结果的变量，通常用0和1表示，其中0表示否定或不具备某种特征，1表示肯定或具备某种特征。而01和12是两种不同的二分类变量。其中，01变量是指只包含0和1两种取值的二分类变量，表示两种互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用01变量来记录参与者是否吸烟，0表示不吸烟，1表示吸烟。而12变量则是指包含1和2两种取值的二分类变量，表示两种非互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用12变量来记录参与者的性别，1表示男性，2表示女性。由此可见，01和12的差别在于其所表示的状态是互斥的还是非互斥的。这种差别在统计学中非常重要，因为它涉及到了不同类型的变量和不同的统计方法。在实际应用中，需要根据需要选择适当的变量类型和统计方法，以便更好地处理数据并得到有意义的结果。变量概述：由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。

有人认为，对于小样本，你就无法使用统计的。但，这是一个误解，一个 常见的误解 。对于小样本，我们也有适当的统计方法。 一个研究者的“小样本”，在另一个研究者看来则可能意味着“大样本”。本文中，小样本主要是指样本量在5-30个用户（可用性研究中常见的样本量，进一步阅读:http://www.measuringusability.com/blog/actual-users.php）。 值得注意的是，用户研究并不是出现小样本的唯一领域。其他具有较高操作成本的研究也会出现这个现象，比如fMRis和动物实验等。 尽管我们有相应的方式来处理小样本研究数据，但我们应该清晰地知道小样本的局限性：你很难看到很大的差异，很明显的效果。 这就像使用双筒望远镜进行天文观测一样：使用双筒望远镜，你可能无法看到行星、恒星、月亮和偶尔出现的彗星。但这并不以为着你就不能进行天文观测了。事实上，伽利略就是使用望远镜（ 与今天相当的双筒望远镜相当 ）发现了木星的卫星。 统计也是一样。仅仅因为你的样本不够大，并不能判断你能不能使用统计。再次强调， 小样本的关键限制是，你难以发现设计或措施的效果是否有差异。 幸运的是，在用户体验研究中，我们往往关心的是不同用户可能发现的不同问题：比如：导航的结构变化，搜索结果页面的改进等等。 下面是我们在小样本用户研究中的常见统计分析方法。 比较compare 如果您需要对比两个独立组别的完成率、完成时间，问卷评分等。有两种大样本或者小样的方法可以采用。具体适用与哪种方法，取决于数据的特征：连续的还是离散的。比较均值： 如果你的数据是连续的（不是二进制），比如任务完成时间、问卷评分等，你可以采用独立样本t检验。实践证明，它对于小样本也是适用的。 二分变量比较： 如果你的数据是二进制的（成功/失败，是/否），你可以采用N-1的卡方检验。当期望数目小于1时，使用Fisher精确检验往往有更好的表现。 置信区间Confidence Intervals 当你想从样本数据来推测整个用户群，你会想到生成一个置信区间（译者注：关于置信区间，可参阅： http://baike.baidu.com/view/409226.htm ）。 尽管小样本的置信区会相当宽（通常为20-30个百分点），但是建立这样的区间总是有益的。例如：你想知道，用户在安装打印机前是否会去阅读“Read this first”文档。而测试中，8名用户中有6名用户没有去阅读。这时候我们可以推知：至少40%的用户很可能会这么做——这是一个相当大的比例。 置信区间的计算方法有三种，这取决于你数据是否是二进制、时间或者连续的。基于平均值的置信区间Confidence interval around a mean :如果你的数据是连续的（非二进制），如评定量表、以美元计算的订单金额，页面访问数等。那么，置信区间的计算可以基于t分布进行计算（当然，这需要考虑到样本量）。 基于任务时间的置信区间Confidence interval around task-time :任务时间的理论最小值为0秒（不多见），一些用户的任务时间可能是其他用户的10-20倍。对于这种不对称性，我们需要进行数据转换（ log-transformed ），然后基于转换后的数据进行计算。待报告时再转换回来。 基于二进制的置信区间 Confidence interval around a binary measure :二进制的数据比如完成率或yes/no。这类置信区间的计算，可以采用校正后沃尔德检验法（ Adjusted Wald interval ）计算（这种方法对于所有样本规模均适用）。 点估计（均值）Point Estimates (The Best Averages ) 任何研究报告中，何为"最好"的平均时间或平均完成率的估计，应当取决于研究的目标。 请记住：即使是“最好”的均值估计，也依然不代表实际的平均值。 所以对于未知总体均值的估计而言，置信区间是更好的展示方法。 在可用性研究中，小样本的均值计算，比较适宜的有两个：任务时间和完成率。不同样本规模中更常见的则是量表评分（SUS评分等）。 完成率： 小样本的完成率，通常可能只有几个数值（译者注：可用性测试中，这一数字可能为5）。例如：有五个用户进行任务操作，其任务完成率只可能是：0％，20％，40％，60％，80％和100％几个数字中的某一个（100%也并不罕见）。基于小样本得出一个完美的成功率，可能并不恰当——因为它可能并不能揭示真实情况（测试结果优于真实情况）。 我们（指作者）对自己的小样本可用性测试数据，利用拉普拉斯估计（theLaPlace estimator）和简单比例（一般称为，最大似然估计，the Maximum Likelihood Estimator）进行了均值估计（参见：http://www.upassoc.org/upa_publications/jus/2006_may/lewis_small_sample_estimates.pdf ）。 评定量表的均值问题： 量表是一个有趣的度量类型，它们大多是有限的区间（如：1-5,1-10等）除非你是 Spinal Tap （译者注：因翻译期间，该链接视频未能打开。故未译成中文）。我们发现，在小型或大型的样本中，均值最好是在中位数上（参阅：http://drjim.0catch.com/1993_MultipointScales_MeanAndMedianDifferencesAndObservedSignificanceLevels.pdf）。当然，我们有许多方式来报道评定量表的分数，比如 top-two boxes （直观理解，可参照NPS的计算规则）。 具体如何报告取决于你的灵敏度需要和组织要求。任务时间均值 ：一个较长的任务时间可能让算术平均值产生扭曲，这时候中位数则是用来描述平均水平的更恰当的指标。样本数在25以上的，中位数对均值具有良好的代表性（进一步阅读：http://www.measuringusability.com/average-times.php）。 不幸的是，中位数往往不够准确，在样本数小于25的情况下，比平均值更加不准确。这时候，几何平均值往往具有更好的衡量意义（译者注：几何平均值受极端值的影响更小）。 【工具箱】 小样本计算器：http://www.measuringusability.com/wald.htm 任务时间置信区间计算： http://www.measuringusability.com/time_intervals.php 二分变量差异检验： http://www.measuringusability.com/ab-calc.php top-two boxes：https://www.measuringusability.com/blog/top-box.php 几何平均数计算器： http://www.ab126.com/goju/1710.html 数字帝国-统计计算器： http://zh.numberempire.com/statisticscalculator.php —————————————————————————————— 【译后记】译罢此文，深深感触：对于结果直接提供算术平均数就是耍流氓！而多数报告也确实只提供了算术平均数一种。 本文对于更严谨科学地分析和解读研究发现，具有重要的启发意义。 因时间和精力限制，译文难免存在谬误，欢迎批评指正。

K-mean聚类方法 对聚类变量的要求 必须是连续型数据变量，就是你说的必须是12345这样的打分，或者是比如距离 重量 这种实际数据 你如果你有其他的分类变量数据 可以尝试用系统聚类方法，或者 2阶段聚类

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型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；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。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；定类型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。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。

二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。因为变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，手动移除出共线性的自变量调节增强相关性。所以二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。二分类变量是按照观察对象的某一特性或特点，将调查对象分为两组的变量。

SPSS数量掌握 我可以代分析的 且有多年给研究生分析数据的经验

在SPSS里面的重新编码即可。f变量=1，生成新变量为=1，其余为0。fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0。解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：1、将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。2、在【目标变量】中直接输入变量的名称。3、然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。4、可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。5、添加逻辑条件即可。6、最后点击确认即可。这样就解决了spss数据的变量类型如何转换的问题了。SPSSspss是统计产品与服务解决软件，SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件。

process是不允许二分调节变量。讲解了自变量、因变量为显变量，调节变量为二分类变量时，用Mplus编写代码进行分析。自变量、因变量为潜变量时的代码与显变量的差不多。

你对照组和实验组是用T检验还是卡方检验？你的二分变量是通过logistic回归分析还是一般回归分析？

较容易。比如，你想这样二分：4和5一组，1-3一组。点转换--计算新变量，就可以实现。下面有一个if按钮，可以点它，你尝试一下，很快会明白。

当自变量为连续变量，因变量为二分类变量时，可以使用t检验或方差分析中的方差齐性检验（Levene检验）来判断是否满足正态性和方差齐性假设。如果满足假设，可以使用t检验或方差分析；如果不满足假设，可以使用非参数的Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验来进行单因素分析。其中，t检验适用于两个样本之间的比较，方差分析适用于三个及以上样本之间的比较。如果存在多个自变量，则可以使用多元logistic回归分析。关于为什么使用这些方法，主要是因为这些方法考虑了不同样本之间的差异，能够较好地反映不同自变量对因变量的影响程度。而在判断是否满足正态性和方差齐性假设时，可以通过图形和统计检验进行验证。如果数据不符合正态分布假设或方差不齐假设，则选择非参数方法进行分析，可以提高分析的可靠性和准确性。关于内容延伸，需要在实际分析过程中仔细检查数据的质量和性质，保证使用的方法合理有效，结果准确可靠。同时，需要充分理解各种方法的原理和适用条件，不同方法的比较和选择也需要根据实际情况进行判断和决策。

可以的啊，需要将自变量哑变量化，就是将自变量转化为0和1的虚拟变量，你这里可以将干预组设置为1，将对照组设置为0。剩余的分析步骤和连读变量是一样的。

分类变量做分析时通常需要设定哑变量，有N个分类变量就设定N-1个哑变量。二分类变量比较特殊，自己刚好就可以作为一个哑变量，所以不需要特殊的处理，按照连续变量处理即可，中介分析也是一样。

也就是说非正态的人为二分也是可以用点二列的咯

刚好复习到这一块，就来回答吧！点二列相关是其中一个变量一定得是真正的二分型变量。（是与否，男与女，生与死这类）而二列相关其中一列变量为人为划分的二分变量。（如 健康与不健康，及格和不及格这类）总的来说，如果不明确，就用点二列相关，在实际研究中，二列相关很少使用。（摘自现代心理与教育统计学 张厚粲著）

录入1和2

比较指标对不同性别是否显示显著差异，一般使用方差分析，方差分析对应的统计量服从卡方分布。秩和检验是非参数统计，涉及到排序统计量的时候使用

SPSS里没有专门用于计算点二列相关的模块，但事实上点二列相关就等同于用Pearson相关计算一个连续变量和一个二分变量的相关，这与使用点二列相关的专有公式是等价的不过用的时候注意一下，二分变量就采用0,1计分操作程序就是：分析——相关——双变量，OK即可

这个问法不好做相关分析

SPSS 203个变量：Groups、hsCRP、X(值)图形Graphs->旧对话框Legacy Dialogs->条形图Bar复式条形图Clustered:，个案组摘要Summaries for groups of cases，定义Difine其他统计量(例如均值)Other Statistics，将X放入变量框Variable，Groups放类别轴Category Axis，hsCRP放定义聚类Difine clusteres by右上角，选项Options显示误差条形图Display error bars，置信区间Confidence Interval，继续，确定。

在数据分析过程中，你可能会经常遇到一个问题，比如你统计了上个月和这个月的活跃度平均值，你发现这个月的平均值比上个月有增长，但是这个增长是足够大，是本质的变化呢，或者只是随机的波动呢？你应该不应该向领导和同事报喜呢？是沾沾自喜还是真的有了重大突破，值得发奖金呢？这个时候就需要用到统计检验。下面就介绍几组适合不同数据的统计检验方法。 一 T检验，用于 正态分布 的参数检验 检验两组独立样本 平均值 是否相同， 只用于连续变量 主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。 只适用于连续变量，在一定区间内可以任意取值的 变量 叫 连续变量 ，其数值是 连续 不断的，相邻两个数值可作无限分割。简单粗暴的说，就是某个变量可以保留小数点后几位。比如，高考成绩。 一般我们接触数值都是连续变量，而且正态分布，因此T检验是非常常用的一种参数检验的方法。 1.独立样本T检验（Independent Sample T Test） 检测两个对象或者两种事务在同一时间的平均收入、平均得分、平均工资、平均利润、平均奖金等异同。 比如，有一组男生高考成绩，36个样本；有一组女生高考成绩，42个样本。 这两组数据是不同对象（不同性别组），在同一个时间高考成绩。我们想了解男生女生的平均成绩是否相同。 此时可采用独立样本T检验来分辨两组数据（视为两个子总体）的均值是否相同。 2.配对样本T-test（配对样本T检验） 检测同一对象或者同一事务在两种条件的平均收入、平均得分、平均工资、平均利润、平均奖金等异同。 比如，我们开头提出的问题。我们有某个APP上个月每天的日活跃度，还有某个APP这个月每天的日活跃度。我们想知道这两个月APP平均日活跃度是否相同。这样的情况就可以用配对样本T检验 如果通过统计检验，发现平均日活跃度下降了，但是平均值和上个月没有明显的不同，就没有必要太沮丧，说明这个波动还在比较正常的范围。如果这个月日活跃度平均值和上个月有明显的差异，而且低于上个月，那么就需要特别注意运营或者产品设计了。如果有明显差异，而且还是高于上个月的，就可以向领导同事报喜了。 二 非参数检验 ，检验两组或者多组样本分布是否相同，适用于 所有类型变量 非参数检验是不必假设样本呈现何种分布。如果已知道样本呈现何种分布就用对应的参数检验；如果不确定样本是否正态分布，也可以采用参数检验。 非参数检验适用于以下所有类型的变量。 （1）定类数据，或称类别数据，如性别、材料类型和付款方式，非黑即白；（2）定序数值，数据有几个离散值，1,2,3，这些值大小是有意义的，但是大小差距是没有意义；（3）定距数据，从非正太分布的数据重抽取的区间数据，也就是连续性变量。 比较常用的比较两组独立样本之间的非参数检验有： (1)检验两个 相关 样本（两组抽样）分布没有差异（来自同一个总体） 注意检验的样本之间有相关关系或者 A. Wilcoxon Signed Ranks检验 以秩检验为主，检验差异的方向和大小，比较全面，优先推荐这种检验。 B. Sign检验，检验正负差异次数 C. McNemar，侧重检验是否有差异 (2)检验k个 相关 样本（两组抽样）分布没有差异（来自同一个总体） A.Friedman检验，秩检验，同时计算卡方，tie B.Kendall检验，秩检验 C.Cochran的Q检验，只适用于二分变量，即k组样本都是0和1两种编码 (3)检验两组 独立 样本（两组抽样）是否来自同一个总体 推荐K-S(Kolmogorov Smirnov)检验 (4)检验k个独立样本是否来自统一整体 推荐Kruskal-WAllis检验 三 简而言之 如果你的两组或者多组变量是定距连续变量，那采用T检验就可以。 如果你变量不是定距变量，或者，定距变量明显不符合正态分布，才考虑使用非参数检验。

残差正态性是一个非常强的假定，往往现实中难以满足。它存在主要是为了保证回归系数进行统计推断能顺利利用t、f等分布进行检验而已。回归系数的无偏性或者一致性不会收到分布的影响。所以这并不是什么大问题，在大样本下，残差一般都能满足渐进正态性。而在实际操作中，通常给被解释变量用log（）进行处理，也都基本可以逼近正态。OLS估计中，最重要的还是要处理内生性和异方差。只要保证解释变量与残差不相关（无内生性），以及解释变量与残差的方差不相关（无异方差），系数的一致性能保证，同时假设推断的合理性也能得到满足，结论才是可靠。结论是：不用特意处理，用log（y）代替被解释变量。

一、基本内涵 点二系列相关(pomit-biserial correlation)研究的是一个连续变量与一个二分类变量间的相关关系，事实上，二分类由于只有两个数值，数值之间的差距反映出的也是一种等距关系，即二分类变量可以看做一种连续变量，也就是说，点二系列相关其实可以看做是Pearson相关分析的特殊情况。二、适用范围 点二系列相关(pomit-biserial correlation)用于一个二分类变量和一个服从正态分布的连续变量间的相关关系研究。

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2，常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3，二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。连续变量：1，在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，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。2，符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量;如果它的域是连续的，它就是连续变量。3，连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3..........

如果是搜集数据是百分制分数，但在计算时将其按照某一标准分为及格和不及格，则为人为二分变量。1、二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2、变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1、二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2、常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3、二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。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。

不是吧，人为二分变量本身就要是一个连续型的测量数据，年级的高低不是连续型的

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。连续性变量：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，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。

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。连续性变量：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，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。

您好： 您问的问题属于《心理与数理统计学》的范畴。有关这个问题，我大致说明一下，如果在我说明的过程中，您依旧有不明白的地方，请参照《心理与数理统计学》解答您心中的疑惑。 一、通常，有些变量的测量结果只有两种类别，譬如男性与女性、房东与房客、成功与失败、及格与不及格、生或死等等。这种按事物的某一性质划分的只有两类结果的变量，称为二分变量。 二、二分变量又分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。真正的二分变量也称为离散型二分变量，前面我所举出的一些例子都是离散型二分变量。所谓人为的二分变量，是指该变量本身是一个连续型的测量数据，两种结果之间本来是一个连续统一体，但被某种人为规定的标准划分为两个类别。在这种情况下，一个测量结果很明显地要么属于这个类别，要么属于另一个类别，两种类别之间一般也不会被看做是连续的。有时一个变量是双峰分布，也可划分为二分称名变量，如文盲与非文盲，可规定一个界限，文盲指识字极少的人，其余的人为非文盲，就识字量来说可能形成双峰分布形态。 祝好！

有人认为，对于小样本，你就无法使用统计的。但，这是一个误解，一个 常见的误解 。对于小样本，我们也有适当的统计方法。 一个研究者的“小样本”，在另一个研究者看来则可能意味着“大样本”。本文中，小样本主要是指样本量在5-30个用户（可用性研究中常见的样本量，进一步阅读:http://www.measuringusability.com/blog/actual-users.php）。 值得注意的是，用户研究并不是出现小样本的唯一领域。其他具有较高操作成本的研究也会出现这个现象，比如fMRis和动物实验等。 尽管我们有相应的方式来处理小样本研究数据，但我们应该清晰地知道小样本的局限性：你很难看到很大的差异，很明显的效果。 这就像使用双筒望远镜进行天文观测一样：使用双筒望远镜，你可能无法看到行星、恒星、月亮和偶尔出现的彗星。但这并不以为着你就不能进行天文观测了。事实上，伽利略就是使用望远镜（ 与今天相当的双筒望远镜相当 ）发现了木星的卫星。 统计也是一样。仅仅因为你的样本不够大，并不能判断你能不能使用统计。再次强调， 小样本的关键限制是，你难以发现设计或措施的效果是否有差异。 幸运的是，在用户体验研究中，我们往往关心的是不同用户可能发现的不同问题：比如：导航的结构变化，搜索结果页面的改进等等。 下面是我们在小样本用户研究中的常见统计分析方法。 比较compare 如果您需要对比两个独立组别的完成率、完成时间，问卷评分等。有两种大样本或者小样的方法可以采用。具体适用与哪种方法，取决于数据的特征：连续的还是离散的。比较均值： 如果你的数据是连续的（不是二进制），比如任务完成时间、问卷评分等，你可以采用独立样本t检验。实践证明，它对于小样本也是适用的。 二分变量比较： 如果你的数据是二进制的（成功/失败，是/否），你可以采用N-1的卡方检验。当期望数目小于1时，使用Fisher精确检验往往有更好的表现。 置信区间Confidence Intervals 当你想从样本数据来推测整个用户群，你会想到生成一个置信区间（译者注：关于置信区间，可参阅： http://baike.baidu.com/view/409226.htm ）。 尽管小样本的置信区会相当宽（通常为20-30个百分点），但是建立这样的区间总是有益的。例如：你想知道，用户在安装打印机前是否会去阅读“Read this first”文档。而测试中，8名用户中有6名用户没有去阅读。这时候我们可以推知：至少40%的用户很可能会这么做——这是一个相当大的比例。 置信区间的计算方法有三种，这取决于你数据是否是二进制、时间或者连续的。基于平均值的置信区间Confidence interval around a mean :如果你的数据是连续的（非二进制），如评定量表、以美元计算的订单金额，页面访问数等。那么，置信区间的计算可以基于t分布进行计算（当然，这需要考虑到样本量）。 基于任务时间的置信区间Confidence interval around task-time :任务时间的理论最小值为0秒（不多见），一些用户的任务时间可能是其他用户的10-20倍。对于这种不对称性，我们需要进行数据转换（ log-transformed ），然后基于转换后的数据进行计算。待报告时再转换回来。 基于二进制的置信区间 Confidence interval around a binary measure :二进制的数据比如完成率或yes/no。这类置信区间的计算，可以采用校正后沃尔德检验法（ Adjusted Wald interval ）计算（这种方法对于所有样本规模均适用）。 点估计（均值）Point Estimates (The Best Averages ) 任何研究报告中，何为"最好"的平均时间或平均完成率的估计，应当取决于研究的目标。 请记住：即使是“最好”的均值估计，也依然不代表实际的平均值。 所以对于未知总体均值的估计而言，置信区间是更好的展示方法。 在可用性研究中，小样本的均值计算，比较适宜的有两个：任务时间和完成率。不同样本规模中更常见的则是量表评分（SUS评分等）。 完成率： 小样本的完成率，通常可能只有几个数值（译者注：可用性测试中，这一数字可能为5）。例如：有五个用户进行任务操作，其任务完成率只可能是：0％，20％，40％，60％，80％和100％几个数字中的某一个（100%也并不罕见）。基于小样本得出一个完美的成功率，可能并不恰当——因为它可能并不能揭示真实情况（测试结果优于真实情况）。 我们（指作者）对自己的小样本可用性测试数据，利用拉普拉斯估计（theLaPlace estimator）和简单比例（一般称为，最大似然估计，the Maximum Likelihood Estimator）进行了均值估计（参见：http://www.upassoc.org/upa_publications/jus/2006_may/lewis_small_sample_estimates.pdf ）。 评定量表的均值问题： 量表是一个有趣的度量类型，它们大多是有限的区间（如：1-5,1-10等）除非你是 Spinal Tap （译者注：因翻译期间，该链接视频未能打开。故未译成中文）。我们发现，在小型或大型的样本中，均值最好是在中位数上（参阅：http://drjim.0catch.com/1993_MultipointScales_MeanAndMedianDifferencesAndObservedSignificanceLevels.pdf）。当然，我们有许多方式来报道评定量表的分数，比如 top-two boxes （直观理解，可参照NPS的计算规则）。 具体如何报告取决于你的灵敏度需要和组织要求。任务时间均值 ：一个较长的任务时间可能让算术平均值产生扭曲，这时候中位数则是用来描述平均水平的更恰当的指标。样本数在25以上的，中位数对均值具有良好的代表性（进一步阅读：http://www.measuringusability.com/average-times.php）。 不幸的是，中位数往往不够准确，在样本数小于25的情况下，比平均值更加不准确。这时候，几何平均值往往具有更好的衡量意义（译者注：几何平均值受极端值的影响更小）。 【工具箱】 小样本计算器：http://www.measuringusability.com/wald.htm 任务时间置信区间计算： http://www.measuringusability.com/time_intervals.php 二分变量差异检验： http://www.measuringusability.com/ab-calc.php top-two boxes：https://www.measuringusability.com/blog/top-box.php 几何平均数计算器： http://www.ab126.com/goju/1710.html 数字帝国-统计计算器： http://zh.numberempire.com/statisticscalculator.php —————————————————————————————— 【译后记】译罢此文，深深感触：对于结果直接提供算术平均数就是耍流氓！而多数报告也确实只提供了算术平均数一种。 本文对于更严谨科学地分析和解读研究发现，具有重要的启发意义。 因时间和精力限制，译文难免存在谬误，欢迎批评指正。

录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？ SPSS分析调查问卷数据的方法 当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍. Spss处理: 第一步:定义变量 大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类). 我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为: 1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )? A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59 那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。 以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明. 1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可. 2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例: 请问您通常获取新闻的方式有哪些( ) 1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络 在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可. 使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。 到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了. 第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种: 1.读取SPSS格式的数据 2.读取Excel等格式的数据 3.读取文本数据（Fixed和Delimiter) 4.读取数据库格式数据(分如下两步) （1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行 但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下. 1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案. 2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的). 3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据. 在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了. 第三步:统计分析 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法. 1.作图分析: 在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：: (1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。 (2)Interactive：交互式统计图。 (3)Map：统计地图。 (4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有： 条图 散点图 线图 直方图 饼图 面积图 箱式图 正态Q-Q图 正态P-P图 质量控制图 Pareto图 自回归曲线图 高低图 交互相关图 序列图 频谱图 误差线图 作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好. 2.数值分析: SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括： (1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。 Descriptive Statistics包括的统计功能有： Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况 Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理 Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征 Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系 Reports包括的统计功能有： OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。 Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值 Report Summaries in Row：行形式输出报告 Report Summaries in Columns：列形式输出报告 (2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。 以下是进行均值比较及检验的过程: MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合 T test 过程：对样本进行T检验的过程 单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。 独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异） 配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果) one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。 (3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决 (4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种: 1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。 2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系 3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远 (5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个. (6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。 非参数检验的过程有以下几个: 1.Chi-Square test 卡方检验 2.Binomial test 二项分布检验 3.Runs test 游程检验 4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验 6.K independent Samples Test K个独立样本检验 7.2 related Samples Test 两个相关样本检验 8.K related Samples Test 两个相关样本检验 (7)、Data Reduction(因子分析) (8)、Classify(聚类与判别)等等 以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果. 第四步:结果保存 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果. 总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用. SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 单选题：答案只能有一个选项 例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。 录入：录入选项对应值，如选C则录入3 2 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。 （1）方法一（二分法）： 例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示 考虑在内。 A月薪员工 B日薪员工 C钟点工 编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。 录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。 （2）方法二： 例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项： 1（ ） 2 （ ） 3（ ） A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主 D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作 编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F 录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。 注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。 3 排序题： 对选项重要性进行排序 例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位 编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格 录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。 4 选择排序题： 例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重 的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。 编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。 录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。 注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。 5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分 例六 你的年龄（实岁）：______ 编码：一个变量，不定义Value值 录入：即录入被调查者实际填入的数值。 6开放性文字题： 如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。 三 问卷一般性分析 下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下 1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。 适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三） 频数分析也是问卷分析中最常用的方法。 实现： Descriptive statistics……Frequencies 2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。 适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。 实现： Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择 3 多重反应下的频次分析： 适用范围：多选题的二分法（例二） 实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。 4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题 适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。 实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs 四 简单图形描述介绍 在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下 1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。 2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。 3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。 4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。 五 问卷深入分析 除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍： 1聚类分析 样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。 2 相关分析 相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。 其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法 3均值的比较与检验 （1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。 （2）T 检验： 独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。 如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。 4 回归分析 问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。 如何用spss对调查问卷进行数据分析 问卷调查表 可以进行很多种统计分析的，包含描述性分析，信度，效度分析，差异性分析，相关性分析，回归分析等等 怎么对调查问卷进行数据分析 分析方法太多了 我替别人做这类的数据分析蛮多的 用Excel对60份调查问卷进行数据分析 把你问卷发一份过来413186190@QQ.COM 如何做调查问卷数据分析 首先你可以计算每个部门每个工作职责满意不满意度，然后看那个业务在这个部门中不满意度最高，满意度最高，需要加强哪一个业务，需要表扬哪一个业务；然后部门之间进行比较，看看哪个部门满意度最高，哪个部门满意度最低，需要表扬需要批评的都知道了。 调查问卷数据分析，急用 数据分析最重要的思维就是，不断确定业务中两组变量之间的关系，用以解释业务。 收入、转化、用户规模、用户活跃等，我们称为现象。而只有通过数据量化的现象，我们才能精准感知。所以，数据是用来描述现象的，是被量化的现象。 如何看数据分析，又该如何进行数据分析？ 关于数据，有两种常见的情况。从腾讯出来的一个朋友曾告诉我“腾讯的数据太多，都不知道怎么看”，而另一个在创业公司工作的朋友告诉我“老板为了省开发资源，数据给的少得可怜”。这两种情况都有点走极端，那么，怎样看数据比较合理呢?答案是：需要想清楚3个问题。 1、我为什么要看数据？ 看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但我认为，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议 ”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。 2、数据的由哪些成分组成？这些成分每天/周/月都发生了什么变化？ 分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案发挥作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。 拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。 3、这些数据为什么发生了这些变化？ 分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。 用SILL量表问卷调查后， 如何用SPSS进行数据分析 免费的？建议先输入数据，然后按照教程练习以后自行分析吧 如果给钱，楼上估计应该会帮你分析的很好。 不过也有可能你人品大爆发，他不收你钱 艾森克人格问卷如何录入spss进行数据分析 首先要清楚spss数据分析软件，对于数据格式的要求。 通常用spss软件进行数据分析时，数据格式要求是横向一行为一份问卷，一列对应问卷中的一个题目，所以有多少份问卷，最终录完后就有多少行，而问卷中有多少个题目，最终就有多少列。 其次在录的时候 可以在excel中录，也可以直接在spss中录入，因为格式是完全一样的，如果对excel很熟悉，就可以现在excel中录，录完再通过spss直接可以打开excel数据就好了。 如何进行数据分析 数据分析是以现有网站的内容为基础，展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性，具体步骤如下： 1、分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 通常情况下uv要大于ip，pv是uv的倍数关系，而pv：uv多少合适呢?要看同行业的平均数据，比如一个知识性网站，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1。 跳出率越高说明网站内容质量越差，平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。 2、分析来源、地域和搜索引擎 从来源分析可以评测外链和推广效果，可以选择效果更好的推广和外链方式，节省时间。地域分析可以帮我我们做地域关键词，搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯。 3、受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。 受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。 着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。 可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。 4、分析页面点击图和页面上下游 页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。 页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。 注意：数据分析的魅力是常人无法感受的，如果你的网站在中后期还是凭证感觉做，那么你就相当于盲人摸象，你的网站排名只能看运气了。

效度(Validity)即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高;反之，则效度越低。效度分为三种类型:内容效度、准则效度和结构效度。内容效度（content-related validity）一、什么是内容效度内容效度指的是测验题目对有关内容或行为取样的适用性，从而确定测验是否是所欲测量的行为领域的代表性取样。二、内容效度的评估方法1.专家判断法; 2.统计分析法(评分者信度复本信度折半信度再测法); 3.经验推测法 (实验检验)三、内容效度的特性内容效度经常与表面效度（face validity）混淆。表面效度是由外行对测验作表面上的检查确定的，它不反映测验实际测量的东西，只是指测验表面上看来好像是测量所要测的东西；内容效度是由够资格的判断者（专家）详尽地、系统地对测验作评价而建立的。构想效度（construct-related validity）一、什么是构想效度指测验能够测量到理论上的构想或特质的程度，即测验的结果是否能证实或解释某一理论的假设、术语或构想，解释的程度如何。二、构想效度的估计方法1.对测验本身的分析（用内容效度来验证构想效度）2.测验间的相互比较：相容效度（与已成熟的相同测验间的比较）、区分效度（与近似或应区分测验间的比较）、因素分析法3.效标效度的研究证明4.实验法和观察法证实三、效标效度（criterion-related validity）一什么是效标效度效标效度又称实证效度，反映的是测验预测个体在某种情境下行为表现的有效性程度。根据效标资料是否与测验分数同时获得，又可分为同时效度(实际士气高和士气低的人在士气测验中的得分一致性。)和预测效度两类。一个好的效标必须具备以下条件：①效标必须能最有效地反映测验的目标，即效标测量本身必须有效；②效标必须具有较高的信度，稳定可靠，不随时间等因素而变化；③效标可以客观地加以测量，可用数据或等级来表示；④效标测量的方法简单，省时省力，经济实用。二、效标效度的评估方法1.相关法：效度系数是最常用的效度指标，尤其是效标效度。它是以皮尔逊积差相关系数来表示的，主要反映测验分数与效标测量的相关。当测验成绩是连续变量，而效标资料是二分变量时，计算效度系数可用点二列相关公式或二列相关公式；当测验分数为连续变量，效标资料为等级评定时，可用贾斯朋多系列相关公式计算。2.区分法：是检验测验分数能否有效地区分由效标所定义的团体的一种方法。算出t值后，便可知道分数的差异是否显著。若差异显著，说明该测验能够有效地区分由效标定义的团体，否则，测验是无效的。重叠百分比可以通过计算每一组内得分超过（或低于）另一组平均数的人数百分比得出；另外，还可以计算两组分布的共同区的百分比。重叠量越大，说明两组分数差异越小，即测验的效度越差。3.命中率法：是当测验用来做取舍的依据时，用其正确决定的比例作为效度指标的一种方法。命中率的计算有两种方法，一是计算总命中率，另一种是计算正命中率。4、预期表法：是一种双向表格，预测分数排在表的左边，效标排在表的顶端。从左下至右上对角线上各百分数字越大，而其它的百分数字越小，表示测验的效标效度越高 ；反之，数字越分散，则效度越低。

spss最小二乘法回归分析1、统计量：对于每个模型：标准和非标准回归系数、复R、R2、调整R2、估计的标准误、方差分析表、预测值和残差。此外，还有用于每个回归系数的95%的置信区间，以及参数估计的相关性和协方差矩阵。2、数据：因变量和自变量必须是定量的。分类变量（例如宗教、专业或居住地）需要重新编码为二分类（哑元）变量或其他类型的对比变量。内生解释变量应是定量变量（非分类变量）。数据分析如果确信没有任何预测变量与因变量中的误差相关，则可使用“线性回归”过程。如果您的数据违反了假设之一（例如，正态性假设或恒定方差假设），则尝试转换数据。如果您的数据不线性相关，且转换也没有帮助，则使用“曲线估计”过程中的备用模型。如果因变量是二分变量，例如指示特定的销售是否已完成，则请使用“Logistic回归”过程。如果您的数据不独立（例如，如果您在多个条件下观察同一个人），请使用Advanced Models选项中的“重复度量”过程。

SPSS分析调查问卷数据的方法x0dx0ax0dx0a当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量_数据录入_统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.x0dx0aSpss处理: x0dx0a第一步:定义变量 x0dx0a大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).x0dx0a我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:x0dx0a1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?x0dx0a A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59x0dx0a那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。x0dx0a以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.x0dx0a1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.x0dx0a2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:x0dx0a请问您通常获取新闻的方式有哪些( )x0dx0a1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络x0dx0a在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.x0dx0a使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。x0dx0a到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.x0dx0a第二步:数据录入 x0dx0aSpss数据录入有很多方式,大致有一下几种:x0dx0a1.读取SPSS格式的数据x0dx0a2.读取Excel等格式的数据x0dx0a3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)x0dx0a4.读取数据库格式数据(分如下两步)x0dx0a（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行x0dx0a但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.x0dx0a1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.x0dx0a2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5??.的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).x0dx0a3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.x0dx0a在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.x0dx0a第三步:统计分析 x0dx0a有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.x0dx0a1.作图分析:x0dx0a在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:x0dx0a(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。x0dx0a(2)Interactive：交互式统计图。x0dx0a(3)Map：统计地图。x0dx0a(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：x0dx0a条图x0dx0a散点图x0dx0a线图x0dx0a直方图x0dx0a饼图x0dx0a面积图x0dx0a箱式图x0dx0a正态Q-Q图x0dx0a正态P-P图x0dx0a质量控制图x0dx0aPareto图x0dx0a自回归曲线图x0dx0a高低图x0dx0a交互相关图x0dx0a序列图x0dx0a频谱图x0dx0a误差线图x0dx0a作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.x0dx0a2.数值分析:x0dx0aSPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：x0dx0a(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。x0dx0aDescriptive Statistics包括的统计功能有： x0dx0aFrequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况x0dx0aDescriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理x0dx0aExplore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征x0dx0aCrosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系x0dx0aReports包括的统计功能有： x0dx0aOLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。x0dx0aCase Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值x0dx0aReport Summaries in Row：行形式输出报告x0dx0aReport Summaries in Columns：列形式输出报告x0dx0a(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。x0dx0a以下是进行均值比较及检验的过程:x0dx0aMEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合x0dx0aT test 过程：对样本进行T检验的过程x0dx0a单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。x0dx0a独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）x0dx0a配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)x0dx0aone-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。x0dx0a(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决x0dx0a(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:x0dx0a1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。x0dx0a2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系x0dx0a3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远x0dx0a(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个.x0dx0a(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。x0dx0a非参数检验的过程有以下几个:x0dx0a1.Chi-Square test 卡方检验x0dx0a2.Binomial test 二项分布检验x0dx0a3.Runs test 游程检验x0dx0a4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验x0dx0a5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验x0dx0a6.K independent Samples Test K个独立样本检验x0dx0a7.2 related Samples Test 两个相关样本检验x0dx0a8.K related Samples Test 两个相关样本检验x0dx0a(7)、Data Reduction(因子分析)x0dx0a(8)、Classify(聚类与判别)等等x0dx0a以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.x0dx0a第四步:结果保存 x0dx0a 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制_粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.x0dx0a总结: x0dx0a以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.x0dx0aSPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Typex0dx0a各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： x0dx0a1 单选题：答案只能有一个选项x0dx0a例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ x0dx0aA有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断x0dx0a编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。x0dx0a录入：录入选项对应值，如选C则录入3x0dx0a2 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。x0dx0a（1）方法一（二分法）：x0dx0a例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示x0dx0a考虑在内。x0dx0aA月薪员工 B日薪员工 C钟点工x0dx0a编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。x0dx0a录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。x0dx0a（2）方法二：x0dx0a例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：x0dx0a1（ ） 2 （ ） 3（ ）x0dx0aA、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主x0dx0aD、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作x0dx0a编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” Fx0dx0a录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。x0dx0a注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。x0dx0a3 排序题： 对选项重要性进行排序x0dx0a例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） x0dx0a第一位 第二位 第三位 第四位 第五位x0dx0a编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格x0dx0a录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。x0dx0a4 选择排序题：x0dx0a例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重x0dx0a的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。x0dx0a编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。x0dx0a录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。x0dx0a注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。x0dx0a5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分x0dx0a例六 你的年龄（实岁）：______x0dx0a编码：一个变量，不定义Value值x0dx0a录入：即录入被调查者实际填入的数值。 x0dx0a6开放性文字题：x0dx0a如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。x0dx0a三 问卷一般性分析x0dx0a下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下x0dx0a1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。x0dx0a适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）x0dx0a频数分析也是问卷分析中最常用的方法。x0dx0a实现： Descriptive statistics??Frequencies x0dx0a2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。x0dx0a适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。x0dx0a实现： Descriptive statistics??Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics?中选择x0dx0a3 多重反应下的频次分析：x0dx0a适用范围：多选题的二分法（例二）x0dx0a实现：第一步在Multiple Response??Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response??Frequencies中做频数分析。x0dx0a4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题x0dx0a适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。x0dx0a实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics??Crosstabs x0dx0ax0dx0a四 简单图形描述介绍x0dx0a在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下x0dx0a1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。x0dx0a2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。x0dx0a3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。x0dx0a4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。x0dx0ax0dx0ax0dx0a五 问卷深入分析x0dx0a除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：x0dx0a1聚类分析x0dx0a样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。x0dx0a2 相关分析x0dx0a相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。x0dx0a其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法x0dx0a3均值的比较与检验x0dx0a（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。x0dx0a（2）T 检验：x0dx0a独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。x0dx0a如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。x0dx0a4 回归分析x0dx0a问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。

服务造句如下：1、服务提供者向服务中介者发布服务。2、服务使用者通过服务接口来联系服务。3、医院让渡服务含免费服务和超值服务。4、用心服务，用情服务，用智服务。5、业务服务和业务服务对象。6、业务服务在业务服务节点上运行。7、医院服务要变医疗服务为健康服务、变专科服务为全科服务、变医学服务为文化服务。8、经营范围:劳务服务。商品信息服务。经营方式:服务。9、优质服务是前提，优质服务是责任，优质服务是义务，优质服务是保障。10、此服务能够与其他服务合并成事务吗？11、通过客户自助服务来克服服务的缺点。12、服务提供者是该服务的业务所有者。13、站务员服务意识不强,服务意识。14、不只诚信服务，更是优良服务，不只优良服务，更要惊喜服务，不只惊喜服务，更要完美服务。15、他们还提供清洁服务，停车服务，环保服务。16、组合服务是在后台调用一个或多个服务的服务。17、记账和税务会计服务。18、服务层的目的是分离服务供应与服务实现。19、云中的服务器可以是物理服务器或虚拟服务器。20、雷锋一心想着为人民服务，早把个人得失抛到九霄云外了。

　　在生活、工作和学习中，大家都不可避免地会接触到作文吧，写作文是培养人们的观察力、联想力、想象力、思考力和记忆力的重要手段。相信很多朋友都对写作文感到非常苦恼吧，下面是我为大家整理的父爱作文400字4篇，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。 父爱作文400字 篇1 　　俗话说：“父爱如山，母爱如水。”母亲平时对我是满满的爱，父亲的爱也是少不了的。父亲平时严厉，但是也特别爱我。 　　记得有一个夏天的晚上，全家人在空调房里睡着觉。半夜两三点钟的时候，我醒了过来。发现自己全身是汗，叫醒爸爸。爸爸连忙起来说：“啊！不会吧！”爸爸又去找体温表，并让我量一下温度，过了十分钟，一看温度计有40度。爸爸二话不说拿起衣服，背着我在炎热的夏夜中奔跑。来到医院爸爸背上已经汗流浃背了，并在“呼呼”地喘着粗气，看着爸爸我的心难受极了。 　　爸爸先把我放到椅子上，然后去叫医生。医生急忙走过来说：“现在还在发烧，打几瓶吊针就好了，大概需要两个小时。”爸爸说：“那就住院吧！”我躺在床上，眼里闪着泪花。爸爸为了我，一夜没睡。每天那么辛苦上班、做家务、教我做作业……我还那么不懂事，在家里看电视、玩电脑。我心想：等我病好了以后我一定要懂事一点，不要老是让父母操心。打完针了，烧也退了。我发现爸爸趴在床头上。看着疲惫的爸爸，我轻轻地叫了一声：“爸爸。”爸爸醒来，眼里还带着血丝，爸爸说：“天呐！我怎么睡着了，退烧了？那我们回家吧！” 　　我眼里已经流下了眼泪。爸爸又背着我回家了，在回家的路上我的泪水滴到了爸爸的衣服上，泪水一直流，一直流到了爸爸的心窝里！ 父爱作文400字 篇2 　　母爱，是那几声唠叨，但父爱却没有像母爱一样容易表露，它是藏在自己心中的。有一件事一直铭刻在我的心里。 　　在家，虽然我和妈妈姐姐接触的多，但爸爸会管我的学习和画画。于是我和爸爸也越走越近，爸爸对我的爱也越来越深。直到有一天，我终于知道父爱是最深沉的，爸爸比泰山还要伟大。 　　这几天真是太热了，都快到40℃了。夜晚，我爸爸妈妈的房间里开着空调，我的房间里却像被烈火烧过一样烫乎乎的，再加上这几天天气本来就很炎热，房间如同是着了火的蒸笼，我就在这个热锅里团团转。所以我只能睡到他们的房间里，不一会儿我便睡着了。爸爸看着我熟睡了，才在我旁边躺下了，但他连翻身都不敢，生怕把我吵醒，所以只能躺在床的一角一动不动，便也就睡着了。虽然这件事情是爸爸告诉我的，之前我根本就不知道，但我听后还是很感动。 　　爸爸很疼我，但在学习上他对我很严厉，哪里做得不好，他就会暴风骤雨般的骂我。因为三年级期末英语听力扣了很多分，他就省吃俭用，暑假买了个平板给我，让我多听多说，就为了让我在英语口语上有更大的进步。他时刻关注我的一举一动，让我一定要努力学习。知己知彼，才能百战不胜。 　　父爱如同一座大山，伴随着我的健康成长。老爸，谢谢你！ 父爱作文400字 篇3 　　父爱是一缕阳光，让你的心灵即使在寒冷的冬天也能感到温暖如春；父爱是一泓清泉，让你的情感即使蒙上岁月的风尘依然纯洁明净。 　　父爱同母爱一样的无私，他不求回报；父爱是一种默默无闻，寓于无形之中的一种感情，只有用心的人才能体会。 　　拥有思想的瞬间，是幸福的；拥有感受的快意，是幸福的；拥有父爱也是幸福的。 　　没有历史史实的感人心魄，没有风卷大海的惊波逆转，父爱深深无语，洗去铅华雕饰，留下清新自然，是彷徨无依的心灵最温暖的港湾。 　　父爱如山，深沉而稳重 　　父爱是刚强和自信的化身。 　　父爱同母爱一样的无私，他不求回报；父爱是一种默默无闻，寓于无形之中的一种感情，只有用心的人才能体会。 　　拥有思想的瞬间，是幸福的；拥有感受的快意，是幸福的；拥有父爱也是幸福的。 　　为男人的一生，是儿子也是父亲。前半生儿子是父亲的影子，后半生父亲是儿子的影子。 　　父爱是大山肩负万钧重量背挡千层风浪。 　　父爱是人类一切感情中的至情也是人类得以存活的摇篮。 　　新城学校三年级：吴喻雪晴 父爱作文400字 篇4 　　常常看到父亲的嘴中刁着一支香烟，那烟雾在父亲的眼前漫漫的散开，在我的记忆中父亲十分的喜欢香烟，每天都要抽上几支他那脸前散着烟雾也像是对我的爱。 　　父亲就像喜爱香烟一平的喜欢我。在我的"印象里他就是我的大哥哥一样，给我买糖吃，时不时还用他的胡子来扎我的脸。我觉得痒痒的。父亲有时就像看的武侠片里的武侠，我就觉得父亲是那么的伟大，我的心里就十分的高兴和崇拜。觉得到父亲是世上最伟大的人。有时我还偷偷的乐。 　　我渐渐的长大了，父亲表达爱的方式也不一样了。在我上一年级时，父亲就是开学那一天送我去的学校，后来父亲让我独自去上学，我说：“我不敢。”父亲狠狠的把我训斥了一次。我背起我的小书包慢慢的向学校进发。看到同龄人的孩子都有父母接送，当时我的心里就觉得委屈。 　　在我上五年级时，我周末没事就跟着父亲一起到超市去逛逛。买完了东西，我们从超市里走了出来。我就跟承受着父亲，看父亲走的路不对呀。就问他：“父亲我们不回家吗？去哪里呀？”父亲说：“去银行取钱去。”爸爸到自动取款机先从钱包里拿出一张银行卡，向里面插，父亲说：“你看好了”，我就盯着自动取款机看。取完钱后，我问父亲：“你让我看那，那有什么好看的呢？”父亲说下次你来试一试，下次取款在爸爸的指导下我第一次取款。 　　父亲仍旧喜欢抽烟，在那朦胧烟雾中迷漫着浓浓的爱。 　　父爱如烟，迷漫着整个屋子，无处不在。

父爱的作文500字 篇1 　　父亲是一株大树，一株挺拔的大树。屹立在一片森林中，他并不高峻，也不茂密，稀疏的树冠下，阳光投入几片班驳的阴影，风雨滴入几滴零星的雨点。 　　生活中的母爱无微不至，触手可及，如丁香般，散发着醉人的香味。而父爱却深藏在那一轮圆月之中。记忆中我只知道父亲的爱带着严格，因为我小，当然难以理解，直到现在才渐渐品味出那严格的父爱中所蕴含的深远韵味！ 　　俗话说得好：母爱如海，父爱如山。每个父亲都喜欢自己的孩子，每个孩子都拥有自己的父爱，只是每位父亲表达的方法不同而已。他们有的是耐心教育，有的是打，有的是骂，但不管方式如何，他们都有一个共同的目的，那就是爱. 　　也许，父亲的爱就是那花枝上的刺，儿女便是那诱人的玫瑰，有了刺的保护，有了刺的痛与爱，儿女们才能更灿烂、芬芳。 　　父亲的爱犹如寒风中送来的一条围巾，包裹着我稚嫩的小脸；犹如雨中送来的花伞，呵护着我不被打湿；犹如雪中送来的大衣，上面还留着一丝暖意！爸爸啊！你的头上已经出现了几根白发…… 　　我想，父亲的爱是坚固的，像一座大山，你可以靠近它，感受他了博大与厚实；父亲的爱是温暖的，似一个壁炉，你可以挨着它，感受它的炽热与温馨 　　父亲的爱也一样博大，只是父亲的爱带着几分羞涩而已。 　　至少我是这么认为的： 　　爸爸，您辛苦了！ 　　我爱您！ 父爱的作文500字 篇2 　　绵绵的雨在天窗上跳舞，点点滴滴的渍迹朦胧了玻璃，雨声簌簌淅淅，柔和散漫的晨光漫不经心的从天窗泻下，悄然通告着一个雨后清晨的降临。 　　我穿好衣服，走到窗边，回想着昨天的那个情景。 　　昨天傍晚，我咳嗽得很严重，于是，爸爸带我去医院打吊针，因为去时，雨下的不大，所以只带了一把伞。到医院时，我发现爸爸的一边肩膀上的衣服不知什么时候湿了，这是怎么回事呢？手上传来的痛，不容我去多想，原来医生已经开始扎针了。我静静的躺着，无意瞥见父亲的肩膀有些颤抖，冷吗？也许是吧。 　　不知过了多长时间，吊针终于挂完了，我与父亲起身准备回家。来到医院门口，发现雨已经变大了，似乎?暗斡曛槎加谢贫鼓敲创螅?诙嗟挠曛樵谔斓丶湫纬梢坏谰薮蟮闹榱保?盖滋嵋樗担骸安蝗绻?岫?僮甙伞 ”“ 还是现在就走吧，我作业还没做呢。 ”于是，我们走进雨中，蓝色的伞在我的头顶撑起了一片蓝色的天空。雨也不是那么大吗，都没有雨珠打湿我的衣服。我想道。“呼呼”一阵凛冽地寒风刮过，我不禁抖了抖身子，头顶上的那片蓝天似乎往我这边移了移。无意往父亲那边看一眼，竟发现他的那边几乎没有雨伞为他遮挡，导致一边的肩膀已全部湿透，看到这里，我的心隐隐作痛。于是，我对父亲说：“往您那边去一点吧，看，您的衣服都湿了。”父亲对我笑了笑，却没有移动雨伞。晚上，父亲感冒了。 　　我走到昨天父亲脱下的那件外套旁，竟情不自禁地流下眼泪，这衣服就是父爱的见证啊。 　　窗外的.雨依然在下，那雨中的花却开得更艳了。 父爱的作文500字 篇3 　　我有一个严格且称职的父亲，俗话说“父爱如山”，再怎么严格的父亲都会愿意为了子女流下汗水，付出真情。 　　记得在6岁那年，我因偷看电视而被父亲严厉地批评了一顿。我带着怨气默默地上了楼，走回了房间，把门“嘭”地甩上、落了锁，随后愤愤不平地趴到了床上。 　　我趴在床上想：为什么看个电视都要被阻止，我在父亲心目中的地位就那么卑微吗？那就不要什么父子之情了！一刀两断，撇得干干净净！我愤怒着，咆哮着，错误地认为父亲是万恶的源头，是我的敌人。我越想越气，不由自主地用脚去踹床板泄愤，但心情并没有如我想像得那样变得舒畅，而只是加剧了我脚的疼痛感，我翻了个身，心中的情绪久久不能平息。 　　几个小时后，我的心情渐渐平复，气也消了，怒也解了。我慢慢朝着门的方向走去。呀！门被我反锁了，当时我如热锅上的蚂蚁，瞬间六神无主，“怎么办？”我自己问自己。我用尽平生最大的力气呼喊、求救，父亲听到了我的呼救，急忙赶了上来，，可是面对结实的房门，父亲一时也束手无策。 　　我真实地感到了害怕，浑身僵硬无比，恐惧一点点蔓延开来，希望逐渐被绝望替代。我失声痛哭起来，父亲听到了我的哭声，心急如焚，一边拨打着电话，一边在门外不停地安慰和鼓励我。 　　最终，警察叔叔将门破开，我一下子冲进了父亲的怀抱里，却发现他的眼角早已湿润，脸上却绽放出心安的笑容。 　　父母有时的责备、呵斥，都是基于一个出发点，那就是爱。在他们的每一个眼神里，都充满了一个又一个关于“爱”的美丽动人故事。 父爱的作文500字 篇4 　　我的父亲是一个工作狂，不是出差就是陪客户吃饭。妈妈说：“要想让你爸爸送你去上兴趣班，简直比太阳从西边出来还要难！” 　　可是，那一天，太阳真的从西边出来了。今年2月的一天，寒风刺骨，风呼呼地刮着，雪哗哗地下着，出门寸步难行。英语兴趣班却没有停课，只好由爸爸送我去上课。冬季的夜晚，天本来就格外黑，再加上天空中还飘着鹅毛大雪，地面非常湿滑，人们寸步难行。爸爸用力地扶着我，撑着一把大伞，艰难地行走着。他把雨伞朝我这边偏了一点儿，用他那温暖的大手搂住了我。通过这只大手，他把他那博大的爱传递给了我，使我的身体温暖，心更温暖。 　　终于，我们来到了上英语课的地方。爸爸陪我进了教室，不断地叮嘱我：“上课要认真听讲，多喝一点儿热水。”说完，便把保温杯拧开，把热水倒在瓶盖上，并把它吹得凉了一些，递给我，等我喝完后才匆匆离去。 　　我望着爸爸离去的背影，心想：我上课时，爸爸能去哪儿呢？想到这儿，我不由自主地想：爸爸，妈妈为了我的学习，付出了那么多的代价，我没有任何理由不好好读书，也没有任何理由读不好书。 　　上课了，还好教室里有空调暖气取暖，不然同学们肯定变成一根根冰棍。这节课，我听得特别认真，考试也考得特别好。 　　下课了，教室门口挤满了来接孩子的家长，有来接孙子的爷爷；有来接女儿的妈妈；也有来接外孙的外婆。但我一眼就瞧见了来接我的爸爸，他见我出来了，忙把身上的大衣脱下来，披在我的身上。他的手已经冻僵了，鼻尖冻得红红的。他又一次地搂住了我，带我走上了回家的路。 　　我的爸爸就是这样一位爸爸，他的爱每时每刻都蒙罩着我。这一桩桩的小事都让我知道：虽然他工作非常繁忙，但却无时无刻不爱着我。 父爱的作文500字 篇5 　　7岁时我生病高烧40°，妈妈出差了，照顾我的重任就落到了爸爸头上。 　　这是爸爸第一次独自照顾生病的我，他却一点也不慌乱。量体温、找药、喂药，用热水为我擦洗降温......一切都那么娴熟老练，有条不紊。当他咨询了他的医生朋友，听说推拿可以降温降温。他立刻坐到我的身边开始边学习边推拿。 　　爸爸用他那温暖而巨大的手掌从我的后脖子一直推到后尾股的位置，顿时我感觉浑身酸痛的肌肉的得到了舒展。爸爸又轻轻的捏起我后背的肌肉，顺着脊柱向下推。 剧烈的疼痛让我哇哇大叫。爸爸皱着眉头说：“别动，要像男人一样，忍着！”我只能咬紧牙关忍着不再出声。慢慢的疼痛感越来越轻，越来越舒服了。 　　随后爸爸又让我转身平躺。他左手抓住我的手，右手四指合拢，从我手腕的位置向手肘的方向推去。边推嘴里念叨着：“清天河水300下，1、2、3....。”爸爸边推边数，生怕自己数错。终于300下推完了，爸爸舒展了眉头，长出一口气，说道：“这是专门退烧的穴位，希望能快点见效。”接下来，爸爸又给我清肺经、退六腑、推三关……。这些名词我一个都听不懂。但是爸爸严肃认真的样子俨然是一个专业的按摩师。凌晨四点多，我在爸爸地精心照顾下终于退烧了，迷迷糊糊地睡着了。 　　第二天我醒来，浑身轻松，肚子也开始咕咕叫了。刚坐起身子，爸爸笑呵呵的端来一碗热乎乎的粥，对我说：“快尝一尝爸爸的手艺。”我一边喝一边看着爸爸布满血丝的眼睛心疼极了。一碗粥下肚顿时觉得自己重生了。 　　爸爸就像冬日的阳光一样，时刻在我的身边温暖着我；爸爸又像一颗苍天大树，陪我一起长大，让我无惧风雨。

【 #婴幼儿# 导语】近义词、反义词是小学语文学习的一个重要内容，必须要掌握好。下面是 无 分享的精选近义词、反义词及造句。欢迎阅读参考！ 1.近义词 　　观——看、寒——冷、舟——船、暖——热、鸣——叫、去——往、铺——展、入——进 　　归——回、遥——远、瞅——看、藏——躲、看——瞧、望——看、绝——尽、叫——喊 　　防备——预防、劫难——灾难、温和——温顺、无端——无故、祭祀——祭奠、崎岖——坎坷 　　允许——答应、稀奇——稀罕、家景——家境、严峻——严重、思索——思考、镇定——镇静 　　沉着——冷静、始终——终究、羞愧——羞惭、浮现——出现、开心——高兴、严峻——严肃 　　糟蹋——糟践、刹那——瞬间、灰尘——尘土、冒昧——鲁莽、活跃——活泼、强盛——强大 　　奇怪——希奇、掌握——把握、隐藏——躲藏、浮现——出现、日前——当前、整宿——整夜 　　所有——全部、柔美——优美、惊叹——赞叹、乞求——哀求、居然——竟然、屹立——耸立 　　高兴——喜悦、播送——传送、疾驰——奔驰、洒脱——潇洒、美妙——美好、依赖——依靠 　　优雅——雅致、开心——欢乐、高尚——崇高、严肃——严厉、奇丽——秀丽、来回——往返 　　立刻——马上、赶快——赶紧、突然——忽然、寒冷——严寒、焦急——焦虑、容易——轻易 　　坚决——果断、恐惊——恐惧、暗香——幽香、荒芜——荒凉、得意——自得、侦探——侦察 　　看守——看管、听见——闻声、农夫——农民、慈祥——慈爱、飞翔——翱翔、详细——具体 　　情谊——友谊、刚强——坚强、每天——天天、赛过——胜过、好像——似乎、闻名——知名 　　满意——满足、温暖——暖和、战役——战争、新居——新房、捕获——捕捉、海疆——海域 　　天涯——天边、结实——坚固、奇特——奇异、安谧——静谧、遇到——碰到、轻巧——轻便 　　整齐——整洁、证明——证实、评比——评选、生机——生气、掠过——擦过、注意——注重 　　供应——供给、辛苦——辛劳、认识——熟悉、预报——预告、偶尔——偶然、舒展——伸展 　　舒畅——愉快、立刻——连忙、突然——忽然、四周——四面、精彩——出色、雄伟——宏伟 　　凝结——凝聚、笨重——粗笨、直立——竖立、听从——服从、绝技——特技、附近——四周 　　智慧——聪明、气魄——气势、淘气——调皮、震惊——震动、预测——猜测、特殊——特别 　　准确——正确、训练——练习、小扣——轻敲、相宜——适宜、毕竟——究竟、陶醉——沉醉 　　苏醒——清醒、用心——专心、恬静——舒适、寄居——借居、恐惧——惧怕、轻微——稍微 　　仍旧——仍然、高兴——兴奋、打碎——打坏、清晰——清楚、哀求——请求、贵重——珍贵 　　挺秀——挺拔、抚摸——抚摩、诚实——老实、注意——留意、特别——特殊、依赖——依靠 　　纯熟——熟练、幽静——清幽、陌生——生疏、茂盛——繁茂、长处——优点、安顿——安置 　　挽救——拯救、天涯——天际、颤动——颤抖、自在——安闲、舒服——舒适、笑容——笑脸 　　打扮——妆扮、管理——治理、判断——判定、捕获——捕捉、温和——暖和、抵抗——反抗 　　周围——四周、惊奇——惊异、简朴——简单、增援——支援、关键——要害、疲劳——疲惫 　　摇晃——摇摆、立刻——立即、惊疑——惊奇、审视——审阅、愣住——停住、眺望——远望 　　防备——防御、常常——经常、敏捷——灵敏、抵挡——抵抗、挖苦——讥讽、疑惑——迷惑 　　夸耀——炫耀、轻蔑——轻视、庄严——庄重、挣脱——摆脱、强盛——强大、侮辱——欺侮 　　严肃——严厉、清澈——清亮、打扰——打搅、优美——美丽、新颖——新奇、形状——外形 　　悄悄——静静、暴躁——急躁、灌溉——浇灌、宽阔——宽广、淹没——沉没、海内——国内 　　冲毁——冲垮、灾害——灾难、胜负——胜败、中央——中心告别——离别如果——假如 　　准备——预备、耀眼——刺眼、光芒——光线、美丽——漂亮、洁白——雪白、犹如——如同 　　徐徐——渐渐、凝视——注视、环游——周游、模仿——模拟、吓唬——恐吓、疲倦——倦怠 　　惬意——舒服、兴趣——爱好、痛快——愉快、继承——继续、赏给——赐给、挚友——好友 　　感触——感慨、寻常——平常、信奉——信仰、宣布——公布、相称——相当、违背——违反 　　惊讶——惊奇、赠送——赠予、充满——布满、特殊——非凡、 　　垂头丧气——没精打采、全神贯注——聚精会神、纤尘不染——一尘不染、无边无涯——无边无际 　　迷迷糊糊——模模糊糊、情不自禁——不由自主、斗志昂扬——意气风发2.反义词 　　正常──异常 　　非凡──平凡 　　特别──一般 　　扫兴──高兴 　　轻蔑──敬重 　　开心──苦闷 　　寻常──异常 　　违背──遵循 　　怀疑──相信 　　强盛──衰败 　　尊重──侮辱 　　激烈──平静 　　嘈杂──寂静 　　美丽──丑陋 　　信奉──背弃 　　失信──守信 　　率领──追随 　　退化──进化 　　凝结──溶解 　　伟大──渺小 　　聚拢──分散 　　增添──减少 　　活泼──呆板 　　鲜艳──暗淡 　　严寒──酷暑 　　安谧──嘈杂 　　温暖──凉爽 　　柔和──严厉 　　拒绝──同意 　　清醒──糊涂 　　荒芜──耕种 　　清晰──浑浊 　　坚强──软弱 　　微云──浓云 　　纯熟──生疏 　　陌生──熟悉 　　平坦──崎岖 　　光滑──粗糙 　　慎重──随便 　　喜欢──厌恶 　　痛快──难受 　　幽静──喧闹 　　崎岖──平坦 　　刚强──软弱 　　慌忙──镇定 　　熟识──生疏 　　伶俐──笨拙 　　安静——吵闹 　　镇定──慌张 　　团结──分 裂 　　羞涩──大方 　　严寒──炎热 　　洒脱──拘谨 　　明朗──阴沉 　　沉重──轻盈 　　迂回──径直 　　清澈──浑浊 　　脆弱──坚强 　　饱满──干瘪 　　衰弱──强健 　　犹豫──坚定 　　丰收──歉收 　　复杂──简单 　　淡妆──浓抹 　　相宜──不宜 　　自在──拘束 　　平常──奇特 　　勤劳──懒惰 　　喜欢──讨厌 　　密集──稀疏 　　胜利──失败 　　挺进──撤退 　　宽敞──狭窄 　　倾斜──竖直 　　闻名──无名 　　认识──陌生 　　有趣──乏味 　　舒畅──苦闷 　　结束──开始 　　紧张──轻松 　　整齐──纷乱 　　安全──危险 　　撒谎──诚实 　　慈祥──凶恶 　　可爱──可恶 　　紧张──轻松 　　仔细──粗心 　　附近──远方 　　赞许──反对 　　淡水──咸水 　　高兴──难过 　　飞快──缓慢 　　精彩──平淡 　　笨重──轻便 　　紧张──松弛 　　有趣──乏味 　　听从──违抗 　　诚实──虚伪 　　承认──否认 　　高兴──伤心 　　起劲──没劲 　　简单──复杂 　　容易──困难 　　熟练──生疏 　　准确──错误 　　温和──严厉 　　暴躁──温和 　　近处──远处 　　气愤──欢喜 　　粗心──细心 　　美丽──丑陋 　　洁白──乌黑 　　高兴──痛苦 　　宽阔──狭窄 　　新款──陈旧 　　兴旺──衰败 　　敏捷──迟钝 　　危险──安全 　　常常──偶尔 　　幼稚──老练 　　含糊──清楚 　　严重──轻微 　　茂密──稀疏 　　光明──黑暗 　　微弱──强大 　　杰出──平庸 　　恶劣──良好 　　灿烂──暗淡 　　惩罚──奖励 　　迟延──提前 　　示弱──逞强 　　好心──恶意 　　破碎──完整 　　酥软──坚硬 　　炎热──寒冷 　　诚实──撒谎 　　仔细──马虎 　　聪明──愚笨 　　空虚──充实 　　伶俐──笨拙 　　狭窄──宽阔 　　晦暗──明亮 　　勇敢──懦弱 　　宽容──严格 　　表扬──批评 　　一向──偶尔 　　善良──凶恶 　　寂静──热闹 　　精致──粗糙 　　穷苦──富裕 　　精致──粗糙 　　健康──虚弱 　　忧虑──放心 　　糟糕──精彩 　　潮湿──干燥 　　喜欢──讨厌 　　危险──安全 　　寂寞──喧闹 　　紧张──松弛 　　愚笨——聪明 　　权利──义务 　　繁荣──衰败3.造句 　　1.爱不释手：形容对某种东西喜爱得舍不得放下。 　　造句：《西游记》这本书有趣极了，叫人看了爱不释手。 　　2.爱屋及乌：比喻爱一个人连带地爱与他有关系的人或事物。 　　造句：祖父最疼爱大哥，爱屋及乌，连带也把大哥的女儿当心肝宝贝。 　　3.按部就班：指依着一定的次序，按着一定的步骤来计划行事。 　　造句：你不肯按部就班地学习，想要一步登天，难怪最后什么也学不成。 　　4.百年树人：比喻培养人才是长久大计。 　　造句：教育是百年树人的大计，各国政府都投下大量人力、财力在教育事业上。 　　5.百折不挠：形容意志坚强，遇到任何挫折都不退缩或屈服。 　　造句：阿辉凭着百折不挠的精神，历经多次挫折，终于开创了自己的事业。 　　6.班门弄斧：比喻不自量力，在专家或行家面前卖弄本事。有时用来表示自谦。 　　造句：我这篇小说，在各位作家面前，只是班门弄斧之作，还请大家多指教。 　　7.半途而废：指事情做到一半便停止。 　　造句：做任何事一定要有恒心，千万不可半途而废。 　　8.包罗万象：内容丰富，形形色色，应有尽有。 　　造句：人们都爱到这家购物中心购物，因为这里的货物包罗万象，应有尽有。 　　9.闭门造车：比喻人的行为与现实情况脱节。 　　造句：作家想要写一部好作品，就不能闭门造车，必须去体验生活。 　　10.变本加厉：比喻变得比原来更加厉害。 　　造句：小文时常偷同学的钱，后来还变本加厉，偷老师的钱，结果被学校开除了。 　　11.标新立异：作出新奇、独特的事，和别人不一样。 　　造句：她为了表现自己，整天在装扮上标新立异，浪费了不少时间和金钱。 　　12.别出心裁：表示新奇的、与众不同的手法。 　　造句：李明设计的服装别出心裁，在本地服装界十分突出，所以很受消费者欢迎。 　　13.宾至如归：形容招待客人周到、殷勤，使客人感到温暖。 　　造句：这家酒店服务周到，让人有宾至如归之感。 　　14.不耻下问：指乐意向那些学问、地位比自己低的人请教与学习，一点也不觉得羞耻。 　　造句：老师虚心地向一位工友请教，同学都很敬佩她这种不耻下问的精神。 　　15.不攻自破：形容说话靠不住，不用攻击，自己就站不住脚了。 　　造句：当我们以行动证明自己的行为时，谣言便不攻自破了。事实是客观存在的，谎言在事实面前将不攻自破。 　　16.胡思乱想：比喻随意地乱想。 　　造句：你上课时总是胡思乱想，不能集中精神听课，成绩当然不理想。 　　17.不可思议：形容无法想象或很难理解。 　　造句：他蒙住眼睛，也能画出这么美丽的山水画，真是不可思议。 　　18.不劳而获：不劳作而占有别人劳动的成果。 　　造句：你这个懒惰虫老是想不劳而获，我才不让你得逞！ 　　19.不务正业：指不从事正当的职业。 　　造句：大哥自从退学后就不务正业，整天在街头游荡，把爸爸气得差点断气。 　　20.不省人事：指昏迷过去，什么也不知道。 　　造句：小宇被车撞倒后就不省人事，司机吓得连忙电召救护车。4.含有反义词的成语 　　翻来覆去、顾此失彼、厚此薄彼、虎 头蛇尾、街头巷尾、继往开来 　　扬长避短、说长道短、截长补短、取长补短、今是昨非、口是心非 　　似是而非、空前绝后、除旧布新、你死我活、弄假成真、七上八下 　　完整无缺、借古讽今、避重就轻、头重脚轻、积少成多、尺短寸长 　　同甘共苦、声东击西、喜新厌旧、凶多吉少、眼高手低、假公济私 　　惩前毖后、自始至终、争先恐后、转败为胜、开天辟地、惊天动地 　　顶天立地、返老还童、三长两短、瞻前顾后、经天纬地、欢天喜地 　　改天换地、翻天覆地、天罗地网、花天酒地、返老还童、三长两短5.怎么才能学会造句 　　造句训练是小学语文教学的基本内容，贯穿整个小学学习阶段。造句训练的根本目的在于提高学生准确运用词语的能力以及培养学生的思维能力和想象能力等。造句的质量，直接影响着学生的作文水平，我们该如何学会造句呢？ 　　一、正确理解词义。正确理解词义是造出好句子的前提条件，为此，我们应该根据词义特点和自己的知识水平以及词语所处的语言环境，要采取灵活多样的方法来理解，这样才能造出合乎逻辑的句子来。 　　二、把句子造得真实具体，生动形象。对学生的造句，我首先要求真实。例如“……又……又……”造句，有位学生是这样造得：“我家种的冬瓜，又大又圆，像个大篮球。”这个句子造得比较具体、形象，却不真实。我对学生说：“南瓜不像大篮球，而是像个枕头。所以说，造句也应该强调真实性，不然的话，形象的描写，就不准确；具体的叙述，也是错的；感情的抒发，也就不真实。 　　三、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。 　　四“字→词→句→段→篇”是语言文字训练的基本流程。在这个流程中，句子训练处于字词和段篇训练之间。它既是字词教学的“升华”，又是段篇教学的“起点”，起着“承上启下”的作用。造句的时候，不但要让将句子造对，还应该把句子造好，使句子语气通畅，真实具体，生动形象，并富有思想感情，从而为写作打下良好的基础。 　　五、指导：一种写话练习的格式为：谁→干什么。我们学习写话，首先得从练习写好一句话开始。一句话写好了，然后再慢慢练习学会连贯地写好几句话，写好一段话。一句话，也就是一个句子，应该有头有尾。头，就是要写出是谁或什么；尾，就是要写出干什么或怎么样。如：“明明在教室里画画”这个句子，写得是谁，是“明明”（明明是句子的头）。明明干什么？“在教室里画画。”（“在教室里画画”是句子的尾巴。） 　　六、造句的词语，一般都是课文中新学的，所以造句前要让学生反复品读课文中带有该词的句子，理解这个词语的意思，它和意思相近的词语有何区别，在什么样的情况下可以用到这个词语。 　　七、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，表示要求或者制止，表示某种感慨。它的句尾应该用上句号、问号或感叹号。小学生因为词汇量有限的缘故，在造句上总会大伤脑筋，其实只要找对了方法，造句并不难。

父爱的天空中考作文600字5篇 父爱如山，父亲，我们何时能够完全真正读懂您!你想好怎么写关于父爱的作文了吗?下面是我精心整理的父爱的天空中考作文600字5篇，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。 父爱的天空中考作文600字1 父爱是山，呵护生命的火;父爱是火，点燃希望的灯;父爱是灯，照亮前行的路;父爱是路，引领你的一生。曾经不懂父亲笔直的脊梁因何弯曲，不懂父亲俊朗的面容因何憔悴，不懂父亲浓密的黑发因何斑白，不懂父亲大半辈子的辛劳究竟为谁…… 直到初一。那天狂风怒吼，草木萧条，我坐在回场里的中巴车上准备下车后独自回家，可是，我却看见了一个人，黑压压的天下，凛冽的风中，那人不住地颤抖。风不停地掀翻他的衣角-是父亲!透过窗子，清晰地看见了父亲的白发，不是月亮清辉的点染，没有华丽的词藻的装饰，就是白发，是一根根、一片片的白发，父亲的白发，一次次被狂风压倒却又一次不屈地挺立，那一倒一立中，我知道一定是为了谁……那被不断压倒和挺起的究竟是父亲的白发还是父亲的心?车靠站点，我快步走下，显然，父亲望见了我，他不再用手指堵住进风的大衣，而是快步向我跑来，他的大衣彻底向狂风屈服了，但他却丝毫没有在意裸露出来的红色毛衣在这莫名的黑暗中跳动着，向我奔来。 那一刻，我分明看到了父亲严寒中向我靠近的那颗火热的心，那一刻，我一任泪水滂沱。父亲轻轻携起我的手想使我的手暖和起来，但我触到的分明是冰一样凉的大手，我紧紧地将父亲的带有糨子的大手攥住，父亲却忙躲开，“我的手太凉了。”我不顾父亲的躲闪，一把抓回那双冰凉的大手，我知道：我抓住的是我这一生的财富。父亲用生命的衰老化作山，化作火，化作灯，化作路，化作一点一滴的父爱，陪伴我每一天、每一秒，陪伴我这一辈子。 父亲啊，你的爱是女儿一生的财富，因为有了你的爱，女儿一生不会贫穷。 父爱的天空中考作文600字2 怀念父爱，因为迷恋着父爱;怀念父爱，因为失去了父爱;怀念父爱，因为渴望着父爱。 我想要的父爱，既不是溺爱，也不是宠爱。我想要的父爱，是如山，如钢，如天的父爱。因为我失去了它，也没能好好珍惜它，更没能好好享受它。人只有失去了，才会懂得珍惜。我为何如此迷恋于父爱，只是源于一件大家都觉得普通的事。 一次，窗外雷声大作，雨下得“唏里哗啦”，闪电照亮了整个阴暗而深沉的天空。而现在，才凌晨三点左右。我为什么醒着?因为外面有一辆一启动就会发出巨大噪音的大货车，正在被我的父亲启动着。父亲要去进货，母亲也不在家，整个漂亮却空荡的房子里，只剩下年仅八岁的我。 我害怕极了，蜷缩在被窝里。可是过了一会儿，大过雷声的“轰轰”噪音又在我耳畔响起，我使劲甩了甩脑袋，想告诉自己这是幻听，是假的。但当有人在“咚咚”敲门时，我赤着脚走到门前，迟疑了一会儿，用害怕得发抖的手打开了门后，使劲用手揉了揉眼睛，看到的依然是一张黝黑而布满皱纹的脸，一双布满血丝而带微微黄色却炯炯有神的眼睛，一张因被烈风儿吹得干涩发白的嘴巴。 不错!就是父亲，就是我的父亲，就是因要连夜去武汉进货的父亲，就是埋藏我在内心世界中已久的父爱! 我兴奋地直扑进父亲虽被雨水浸湿却依旧温暖的怀抱里。我带着喜悦的声音问道：“爸爸，你怎么返回来了?!” 父亲!我好想你!但我后悔当初没有珍惜你，所带给我的父爱!我对你的怀念，将是永久的。我的父亲，我所怀念的父爱。 我想你，想你那英姿飒爽的身姿! 我想你，想你那帅气逼人的脸庞! 我想你，想你那如同星辰的眼睛! 我想你，更想你那如山如钢如天的父爱! 父爱的天空中考作文600字3 父爱似山，因为母爱的伟大，所以常常有人淡忘了父爱的高尚。母爱是温柔体贴的，它能使我们快乐成长，就像一条条涓涓细流;父爱是热情奔放的，它能使我们坚定不移，就像那火辣辣的太阳。父爱，常常激励着我们前进，时常在推动着我们向前。父爱，是高尚的，它的出现，使得我们感受到了温暖。 父亲很关心我，哪怕我忽然咳嗽了一声，父亲都会担心我，更别提生病了。一个炎热的夏天，闷热的天气像笼子一样把我们困在了其中，就连树上的鸣蝉也懒得吟唱了，绿荫下的`哈巴狗大口大口的喘着粗气，天空阴沉沉的，好像一会就要下雨了。我和伙伴们在外面玩耍着，可天公偏偏不作美，果然下起了雨，我们在跑回家的时候，谁知我一下跌在了一个瓶子上，碎片扎进了腿中，血顿时涌了出来，伙伴们连忙把父母叫了出来，父亲立即把我背了起来，，走在了医院的路上，要知道，我们这里是农村，一下雨，道路便会变得泥泞，父亲踉踉跄跄的背着我，几次险些跌倒，趴在父亲的后背，分明可以听见父亲的心跳声，汗水已浸湿了父亲的衣服，我对父亲说我可以自己下来走了，可父亲却执意不让，与越下越大，但心已不随着天气而变了，虽然下着雨，但我却觉得“雨中有一片晴朗的天”。不知不觉中，我们已经到达了医院，医生为我包扎好后，我们准备回家了，这时雨已经停了，天边挂着一道彩虹，似乎也在对我们微笑呢。 爸爸!受您的滴水之恩，我无以相报!一句话，父亲他以满足了。但这一句话怎能低过这12年来父亲的含辛茹苦。孟郊说得好：“谁言寸草心，报得三春晖!”是啊，我们回报不完的，继续爱着吧! 父爱的天空中考作文600字4 “爸爸是山，我是树。”他永远保护着我，直到我从幼小的树苗，长成参天大树。妈妈常说：“爸爸是家中的一根顶梁柱，没有他，整个家就会倒塌;爸爸也是家中的开心果，没有他，整个家就会死气沉沉;爸爸还是家中的学者，没有他，我和儿子的头脑就不再灵活。”今天是父亲节，我想给爸爸一个惊喜：礼物，爸爸不喜欢，突然，一个奇怪的想法从我的头脑冒出来：爸爸不是经常批评我太粗心了吗?今晚，我就把作业质量提高，不粗心，爸爸肯定会高兴的。 上天似乎要帮助我，正好，语数老师各布置了一张卷子，让我们拿回家去做。回到家进了我的卧室后，我急忙打开书包，做简单的作业，为的是：早点投入到不粗心，全神贯注的境界。这时，爸爸进来了，严肃地说;“儿子，先把困难的作业做了，再做这些简单的作业。”我只好向爸爸透露消息：“爸爸，今天是父亲节，我考虑了很久，觉得您平时最担心我粗心，我今天就是想不粗心，给您一个惊喜，做这些作业是为了早点投入到认真的作业态度中。”顿时，爸爸笑逐颜开，说：“淑莹，我就是喜欢这种学习回报，不喜欢礼物回报，只要你今天不粗心，我就以大厨的名义，给你做一顿最美味最丰盛的晚餐。我心花怒放，高兴地点点头。“苍天不负有心人”，我今天果然各项作业都全对。爸爸也遵守了他的承诺，给我做了一顿美味佳肴。晚上又给我买了一个我梦寐以求的玩具。我仿佛觉得不是我在给爸爸过节日，而是他在给我过节日。 爸爸仿佛知道了我的心思，对我说：“孩子，一道山珍海味天天都可以吃，一个玩具天天都可以买。但是，这些都微不足道。改掉粗心的毛病，不是想改就改，而是需要在学习生活中一次一次吸取教训才能改掉。”说完，我似懂非懂地点点头。 父爱的天空中考作文600字5 如果母爱是一杯醇香的咖啡，那么父爱就是一杯淡淡的茶水;如果母爱是一首激昂的歌曲，那么父爱就是一曲悠悠的小调。“世上只有妈妈好，有妈的孩子像个宝。”这虽是一首家喻户晓的童谣，但在我的心中还隐藏着另一首不一样的童谣。 在一个寒冷的夜里，外面下着牛毛细雨，屋里的每一个人都在熟睡着，而我却浑身难受，总是翻来覆去的，难以入睡，这时不小心惊醒了熟睡的爸爸，爸爸模模糊糊的把手伸向床头的台灯，打开灯一看，看到我满头大汗，满脸通红，就摸了摸我的额头，“呀!发烧了!快，去医院!”爸爸急忙的把我叫醒，小心翼翼地帮我穿好外套，想都不想把我抱在怀里，往医院跑。 这时，外面正下着倾盆大雨，再去医院的路上，我迷迷糊糊的看到爸爸为了让我不着凉，他把伞给我遮雨自己却淋在连绵不断的大雨中，心想：我身上穿着那么厚的衣服还觉得冷，更何况爸爸只穿了一件衬衫，并且还淋着雨呢!心想着，泪水都不由自主地流下来。 第二天凌晨，我从睡梦中醒了过来，看到了爸爸累倒在床边上，我看到爸爸那黑黑的熊猫眼，心想：爸爸一定为了我累了一夜，让他休息一会儿吧!我轻轻地把她的手放在床边上，小心翼翼地把被子盖到爸爸的身上，一不小心，把爸爸给弄醒了，他摸了摸我的额头问：“退烧了吗?还头疼吗?肚子饿了吗?”一连串的问题，让我不知道是不是房间太暖了，还是外面太冷了，感觉又一股暖流涌上我的心头，我的泪又情不自禁地从眼眶里流了出来。 无论任何时候，父爱就像阳光一样，永远都照耀在我的心中!