两个变量之间的相关性用相关系数来表示是对是错

选择核心变量和相关变量是数据分析和建模的重要环节，两者的选择方法和目的略有不同：1. 核心变量是指对研究问题最具关键性、最具代表性的变量。在进行数据分析和建模时，我们通常会选择一些核心变量来作为独立变量或因变量进行研究和建模。选择核心变量的关键是找到与研究问题紧密相关的变量，以尽可能准确地描述研究对象。2. 相关变量是指与核心变量存在某种相关关系的其他变量。在数据分析和建模时，我们通常也会考虑一些相关变量，以获得更全面的信息和更好的预测效果。选择相关变量的关键是找到那些与核心变量具有相关性、且能提供额外信息的变量，以提高建模的精度和可靠性。需要注意的是，选择核心变量和相关变量并不是孤立的过程，它们之间存在相互影响和交叉影响的关系。因此，在选择这些变量时，需要综合考虑实际研究的问题、数据的特点、模型的需求等多个因素，并采用科学的方法和技术进行分析和建模。

自变量和因变量就不解释了 你知道的 一个相当于原因的 一个相当结果的相关变量就是在实验中除了自变量之外的所有的能够导致差异产生的变量 比如顺序先后 练习因素 等等····

相关分析中的两个变量是自变量和因变量，而且都是随机变量，回归分析中的两个变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数。 相关分析 相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。 在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。 回归分析与相关分析的区别 1.进行相关分析时不必事先确定两个变量中哪个是自变量哪个是因变量，而进行回归分析时，则必须事先确定自变量和因变量。 2.相关分析中的两个变量都是随机变量，而回归分析中的两变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量。 3.计算相关系数的两变量是对等的，改变两者的位置并不影响相关系数的数值，而回归分析中对于一种没有明显因果关系的两变量，可以求得两个回归方程，一个为为Y倚X的回归方程，另一个为X倚Y的回归方程 4.相关分析只能分析两变量的相关程度和方向，而回归分析要比相关分析更深入，更具体，它要分析因变量是如何随着自变量的变化而发生变化的。

计算样本相关系数吧，我们高中选修教材里有提到

社会经济现象本身的复杂性决定了现象间相互联系的复杂性.从不同角度可对相关关系作以下分类：（1）按相关分析涉及的因素多少不同,相关关系可分为单相关和复相关.（2）按相关关系表现的形式不同,可分为直线相关和曲线相关.（3）根据相关关系的程度不同,可划分为完全相关、不完全相关和不相关.完全相关实际上就是函数关系,因此,函数关系是相关关系的特例.（4）按相关关系的变化方向不同,可分为正相关和负相关.

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。再看r值，看相关性是强还是弱。

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

x = [X1,X2,...,Xn], y = [Y1,Y2,...,Yn]. Ix(k) 为 将X1,X2,...,Xn按降序重排后的序列中,Xk在序列中的位置下标. Iy(k) 为 将Y1,Y2,...,Yn按降序重排后的序列中,Yk在序列中的位置下标. r = 1 - 6{[Ix(1)-Iy(1)]^2 + [Ix(2)-Iy(2)]^2 + ...+ [Ix(n)-Iy(n)]^2}/[n(n+1)(n-1)]. 这样, n=1时,Speraman相关系数无意义. n>1时,已知Speraman相关系数r及一个变量x. 只有1个方程,无法求出y的n个分量. 结论是, 村长大哥的要求无法满足.

　　两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。　　以下为转贴：　　计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。　　如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。　　一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）　　二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。　　三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：　　MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5　　/DISCRIM ALL ALPHA(1)　　/PRINT=SIG(EIGEN DIM)　　其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根 　　四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

不知道你说的是不是想检验两变量的相关性？可做两变量的相关性检验，看是否相关。 其实缺失的变量都到了随机误差项中去了，导致最后得到非一致估计量。还有，因为有的缺失的变量可能会和解释变量相关，但是被归到随机误差项中去，这样会产生内生性问题。

我老师说可以对变量进行剥离，比如a是因变量，b,c,d,是解释变量，若b与c,d也有相关关系，可再做一次线性回归求得b=α+β*c+γ*d,然后把b换为α+残差，c,d的系数并入原方程中。

相关分析中的两个变量是随机的，是可以用适当的统计指标表示出来的过程。 扩展资料 相关分析中的两个变量是随机的.，相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，主要是对总体中的因果关系的分析，一般来说，相关分析是可以用适当的统计指标表示出来的过程。

对变量进行剥离：1、a是因变量，b，c，d是解释变量。2、b与c，d也有相关关系，可再做一次线性回归求得b=α+β*c+γ*d，然后把b换为α+残差，c，d的系数并入原方程中。线性回归方程利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归在回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。扩展资料：线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。2、给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。参考资料来源：百度百科-线性回归方程

自变量相关系数过高（大于0.9或者0.8）的话的确应该引起注意,很可能存在多重共线性,你可以利用回归分析里面提供的共线性诊断来印证一下.对于多重共线性,很多人会采取中心化的方式,说那样可以减轻多重共线性,就是把每列自变量减去各自的均值,这个方法最常见不过实际操作中感觉没很大用,你可以自己试试.类似的,还有一些数据变换方法如对数变换之类的,也有人用.再一个就是可以增大样本量,因为有的研究者指出样本量小是造成多重共线性的原因之一还有就是可以试试删除一些极端值、异常值再看看,这个方法就不是那么对症下药,但也是对数据进行了整理,可以试试.

相关系数r的计算公式是ρXY=Cov(X，Y)/√［D(X)]√［D(Y)]。公式描述：公式中Cov(X，Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。若Y=a+bX，则有：令E(X) =μ，D(X) =σ。则E(Y) = bμ＋a，D(Y) = bσ。E(XY) = E(aX + bX) = aμ＋b(σ＋μ）。Cov(X，Y) = E(XY)u2212E(X)E(Y) = bσ。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。⑵不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。⑶不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，相关系数是按积差方法计算，以两个变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两个变量之间的相关程度。正相关是指两个变量向相同的方向变化，即一个变量的值增加，另一个变量得值也增加；负相关是指两个变量向相反的方向变化，即一个变量的值增加，另一个变量的值相应地减少；零相关是指两列变量之间没有关系，即一列变量变动时，另一列变量作无规律变动。

相关性 偏相关 可以是分类变量变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的;但在纯函数式语言(如Haskell)中，变量可能是不可变(immutable)的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象(如在Java和Visual Basic中);但另外一些语言可能使用其它概念(如C的对象)来指称这种抽象，而不严格地定义"变量"的准确外延。

在spss中，如果想在相关分析的同时控制某些无关变量，可以做偏相关分析。依次在菜单里选分析——相关——偏相关。然后把求相关的变量和控制变量（或称协变量）各自选入对应的框就可以分析了。

自变量和因变量

用spss分析两组数据的相关性步骤如下：1、第一步，电脑安装SPSS软件包，最好使用最新版本，功能比较齐全。打开SPSS软件，导入你需要分析的数据，这里以excel数据为例子。依次点击【文件】-【打开】-【数据】。2、第二步，选择excel数据，确认导入后，查看数据是否导入正常。3、第三步，进行相关性分析。依次点击【分析】-【相关】-【双变量】。4、第四步，然后，把变量从左侧选择到右侧变量框里面，勾选person相关，双侧检验等等。5、第五步，点确定，相关性的结果就在输出文档里面了。你也可以把结果复制导出到word或者excel。这样就完成了用spss分析两组数据的相关性。

相关分析是反映两个变量间的依存关系。相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集称为“散点图”。根据散点图，当自变量取某一值时，因变量对应为一概率分布，如果对于所有的自变量取值的概率分布都相同，则说明因变量和自变量是没有相关关系的。反之，如果，自变量的取值不同，因变量的分布也不同，则说明两者是存在相关关系的。两个变量之间的相关程度通过相关系数r来表示。相关系数r的值在-1和1之间，但可以是此范围内的任何值。正相关时，r值在0和1之间，散点图是斜向上的，这时一个变量增加，另一个变量也增加；负相关时，r值在-1和0之间，散点图是斜向下的，此时一个变量增加，另一个变量将减少。r的绝对值越接近1，两变量的关联程度越强，r的绝对值越接近0，两变量的关联程度越弱。

相关分析研究变量之间的相互关系的密切程度关系。定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量。相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。相关分析的特点：1、相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。2、在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。3、为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。再看r值，看相关性是强还是弱。

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。再看r值，看相关性是强还是弱。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果。

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

相关系数定义式为：若Y=a+bX，则有令E(X) = μ，D(X) = σ，则E(Y) = bμ + a,D(Y) = bσ，E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)，Cov(X,Y) = E(XY) u2212 E(X)E(Y) = bσ。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。扩展资料：注意事项：相关表示两变量间的相互关系，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。医学资料中的有些资料用相关表示较适宜，比如兄弟与姐妹间的身长关系、人的身长与前臂长之间的关系等资料。另有些资料用相关和回归都适宜，此时须视研究需要而定。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。参考资料来源：百度百科-相关系数

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。扩展资料：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

相关系数定义式为：若Y=a+bX，则有令E(X) = μ，D(X) = σ，则E(Y) = bμ + a,D(Y) = bσ，E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)，Cov(X,Y) = E(XY) u2212 E(X)E(Y) = bσ。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。扩展资料：注意事项：相关表示两变量间的相互关系，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。医学资料中的有些资料用相关表示较适宜，比如兄弟与姐妹间的身长关系、人的身长与前臂长之间的关系等资料。另有些资料用相关和回归都适宜，此时须视研究需要而定。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。参考资料来源：百度百科-相关系数

简单点说先看Sig.值，如果这个值<0.05，那说明有意义，然后看相关系数，系数的绝对值越大说明相关程度越大，不过这个是线性相关系数，如果系数小也不能说明没相关程度，可以画出散点图，看一下是否存在曲线相关。

具有相关关系的两个变量的特点是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。具有相关关系的两个变量的特点是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。

两个分类变量的相关性分析采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理。按照相关关系形态划分，可以分为线性相关和非线性相关。在直角坐标系里，两个变量的观测值的分布大致在一条直线上，那么这两个变量之间的相关关系是线性关系；如果在直角指标系内，两个变量的观测值分布是一条曲线，那么它们之间的相关关系是非线性相关。按照变量的个数划分，可以分为单相关，复相关和偏相关。单相关是两个变量之间的关系，这两个变量一个是因变量，一个是自变量。两个变量的相关关系分析也被称为二元变量相关分析。复相关是指三个或三个以上的变量之间的关系，即一个因变量对两个或两个以上自变量的相关关系。偏相关综合了单相关和复相关的特点，当一个变量与多个变量相关，但是只关心其中一个因变量与自变量的关系，需要屏蔽其他因变量对自变量的影响，这样的相关关系就叫做偏相关。相关性分析：相关性分析是一种统计学方法，通常用于研究两个或多个变量之间的关系。在相关性分析中，我们可以通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示负相关，0表示无相关，1表示正相关。相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。判断数据是否具有相关关系，最直观的方法就是绘制散点图。要判断多个数据的之间的关系，散点图的绘制就会显得比较繁琐，这时候要选择绘制散点矩阵。相关性分析是一种非常重要的统计学方法，可以帮助我们研究和理解变量之间的关系，从而为实际决策提供有力的支持。

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。扩展资料相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。参考资料：百度百科相关系数

不知道你说的是不是想检验两变量的相关性？可做两变量的相关性检验，看是否相关。其实缺失的变量都到了随机误差项中去了，导致最后得到非一致估计量。还有，因为有的缺失的变量可能会和解释变量相关，但是被归到随机误差项中去，这样会产生内生性问题。

可以采用简单的相关分析 也可以试着采用回归分析，不过回归分析一次只能一个因变量。。也可以用 典则相关分析

定义1：衡量两个变量线性相关密切程度的量。对于容量为n的两个变量x，y的相关系数rxy可写为 ，式中 是两变量的平均值 应用学科：大气科学（一级学科）；气候学（二级学科） 定义2：由回归因素所引起的变差与总变差之比的平方根。 应用学科：生态学（一级学科）；数学生态学（二级学科） 定义3：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。 应用学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）

在这个模块，将两个变量选进去，看sig的值是否小于0.05或者看相关系数右上角是否有*号，如果小于或者有星号就表示两变量显著相关

确定变量之间是否存在相关关系，可以用协方差。如果协方差为正数则说明两组数据正相关，负数则对应负相关。

相关程度。空间自相关的研究变量是确定某一变量是否在空间上相关，其相关程度如何。空间自相关，专业术语，是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。

　　那冰凉的手,只觉得心里一热“雨水”流进了嘴里,咸咸的、也是甜甜的……　　一把伞撑起一片天.妈妈的爱——这把伞,给了我快乐、幸福的童年.可谈起“妈妈的关爱”,就不得不说说妈妈学做饭这件事了.　　妈妈在有我之前根本就不会做饭,有了我以后,因为爸爸要经常加班,妈妈为了我的健康,再也不敢吃饭凑合了,只得硬着头皮学起了做饭.从此,只要是跟做饭有关的书哇、电视节目包括会做饭的同事,妈妈都不放过,只见妈妈细嫩的手上多了些刀伤、烫伤,看得我都心疼,可妈妈却从不肯放弃.正所谓功夫不负有心人,妈妈现在不仅会做饭,还经常自创一些非常适合小孩子又很有营养的食品,引得邻居的小孩都爱来我家吃饭.可这些的背后,妈妈负出了什么只有我最清楚啊!

造句指懂得并使用字词，按照一定的句法规则造出字词通顺、意思完整、符合逻辑的句子。依据现代语文学科特征，可延伸为写段、作文的基础，是学生写好作文的基本功。造句来源清俞樾 《春在堂随笔》卷八：“其用意，其造句，均以纤巧胜。” 夏_尊叶圣陶《文心雕龙》 四：“造句也共同斟酌，由 乐华 用铅笔记录下来。”下面为您提供关于【告别该怎么造句】内容，供您参考。1、人类已经告别了野蛮时代，走向了文明。2、他告别了父老乡亲，奔赴抗洪第一线。3、从此，山区人民告别了贫穷，走上富裕道路。4、开学前夕，我恋恋不舍地告别了爷爷和奶奶。5、人们怀着悲痛的心情，向周总理的遗体告别。6、要开学了，我告别了乡下的爷爷、奶奶回到长春。7、去年他和我们告别后就销声匿迹了。8、船开了，她挥舞着纱巾向送行的亲人告别。9、战士们告别了家乡的亲人，踏上征程。10、他一步一回头地向大家挥手告别。11、这几年他经过勤劳致富，告别了过去几代人住的蓬户柴门，搬进了新盖的宽敞明亮的新房。12、他曾经是个优秀的运动员，后来受了伤才不得不告别了运动场。13、他告别亲人独自去了深圳。14、大家都抱头痛哭告别，他却不辞而别。15、山姆与弗拉多告别，忍不住潸然泪下。16、就要分开了，同志们恋恋不舍地挥手告别。17、大黑向大家告别，乡亲们都感到难舍难分。18、我们终于告别了刀耕火种，翻开了农业技术革命新的一页。19、过了今天，我们的大学生活将划上一个圆满的句号，我们将告别朝夕相处的同学，告别循循善诱的老师，告别美丽如画的校园，踏上人生新的征程。20、你告别了赛场，也希望你从此告别伤痛。句子是语言运用的基本单位，它由词或词组构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或制止，表示某种感慨。它的句尾应该用上句号、问号或感叹号。造句的方法一般有以下几种：1、在分析并理解词义的基础上加以说明。如用“瞻仰”造句，可以这样造：“我站在广场上瞻仰革命烈士纪念碑。”因为“瞻仰”是怀着敬意抬头向上看。2、用形容词造句，可以对人物的动作、神态或事物的形状进行具体的描写。如用“鸦雀无声”造句：“教室里鸦雀无声，再也没有人说笑嬉闹，再也没有人随意走动，甚至连大气都不敢出了。”这就把“鸦雀无声”写具体了。3、有的形容词造句可以用一对反义词或用褒义词贬义词的组合来进行，强烈的对比能起到较好的表达作用。如用“光荣”造句：“讲卫生是光荣的，不讲卫生是可耻的。”用“光荣”与“可耻”作对比，强调了讲卫生是一种美德。4、用比拟词造句，可以借助联想、想象使句子生动。如用“仿佛”造句：“今天冷极了，风刮在脸上仿佛刀割一样。”5、用关联词造句，必须注意词语的合理搭配。比如用“尽管??可是??”造句：“尽管今天天气很糟，但是大家都没有迟到。” 这就需要在平时学习中，把关联词的几种类型分清并记住。6、先把要造句的词扩展成词组，然后再把句子补充完整。如用“增添”造句，可以先把“增添”组成“增添设备”、“增添信心”或“增添力量”，然后再造句就方便多了。随着信息新媒体的发展，网络已经成为继报纸、收音机、电视之后的主流媒体，并有将其整合的趋势。网民数量的激增使得网络话题的热议和网络语言迅速成为流行语。出现了很多新现象：网络造句——当某一新闻事件在网络迅速流传之后，新闻事件中的某一具有代表性的词语，在网友们的推广下，成为造句的主体，并迅速在网络流行展开。比如李刚事件中，我爸叫李刚成为流行语，以它进行的造句活动在网络铺开。例如：窗前明月光，我爸是李刚；给我一个李刚，我能撑起整个地球等。而在360与腾讯的3Q网络大战之后，一句“我很艰难的做出决定”也迅速流行。这类造句的特征主要是将已有的诗句、文章等进行改变而成。

[四步搞定新材料作文的审题立意]　　点睛——新材料作文的审题立意　　广东佛山高明纪念中学高勇　　　◆导入：　　2005年高考上海卷、福建卷、湖北卷出现了一种新型的作文模式，我们把它称为“题意作文”(有人称作“后话题作文”“新材料作文”)，四步搞定新材料作文的审题立意。这种作文模式比话题作文更具开放性，考生可发挥的空间更大。2006年高考两套全国卷和湖北卷都是这种题型。2007年广东两套高考调研题和广州一模皆为此题型。所以，应引起重视。　　所谓“新材料作文”，即提供一则材料或图画并略作提示，但不提供话题，要一求考生阅读材料或图画，根据自己对材料或图画的感悟、理解，自定立意、自选文体、自拟标题进行作文。就其本质来说，题意作文介于材料作文与话题作文之间，其命题特点、写作要求与话题作文有相同之处，可以看作是话题作文的另一种类型，作文指导《四步搞定新材料作文的审题立意》。比较而言，题意作文比话题作文更具开放性，更有利于考生发挥自己的聪明才智，展示自己的才华。但有时隐性材料也曾加了同学们的审题难度。　　◆审题立意之方法　　1.抓关键句法——善于抓住关键词语。关键词语往往是“文眼”，它蕴含着材料的主旨，因此可以把它作为把握材料审题立意的突破口。一段材料其主旨有时在文字上有所表现，抓住这些词句往往能事半功倍。　　例、有人问巴西球王贝利：你最满意的进球是哪一个贝利答道：下一个。这“下一个”三字掷地有声，既体现出永不满足的进取精神，又蕴含着艺无止境，不断创新的哲理，闪耀着人格、智慧、精神的光芒。抓住了这个关键，审题到这样的程度，立意与命题还能成为问题吗？　　例2、《鞋匠的好奇》燕子是一种候鸟，起初人们并不是这么认为的。冬季燕子在池塘的冰下越冬？——这是古希腊伟人亚里士多得得出的结论。天经天义，人们尊奉了2400多年。18世纪，瑞士巴赛尔城的一位修鞋匠，看到棚下筑巢的燕子，好奇心使他写了一张纸条？——“燕子，你在何处越冬？”，并将它绑在燕子的腿上。第二年春天，当这只燕子翩然而归时，鞋匠意外地发现了一张新的字条：“雅典，在安托万家越冬”。鞋匠的好奇使一个被信奉了2400多的的谬误终于得以澄清。　　学生很容易找出这则材料体现主旨的词语“好奇”？——材料三次用到这个词语，“好奇心使他写了一张纸条”，“鞋匠的好奇使一个被信奉了2400多年的谬误……”再加材料的标题《鞋匠的好奇》，而抓住了关键词语的同学很容易明白本材料的主旨：好奇，往往是发明和创新的原动力。　　〔四步搞定新材料作文的审题立意〕【征服畏惧、建立自信的最快最确实的方法，就是去做你害怕的事，直到你获得成功的经验。】

【审题原则与方法】 新材料作文的审题要“三性四清”。“三性”为审题的原则，“四清”为审题的方法。 1.整体性原则：新出来作文的审题要有全局意识，要从材料的整体着眼，不能纠缠局部的细节，否则很有可能出现偏题走题现象。 2.多向性原则：一般来说，新材料作文中材料所蕴涵的观点并不是的，从不同的角度可以得到不同的结论，因此，要学会多角度审视材料。 3.筛选性原则：因为我们从材料中获得的观点具有多样性，因此，在进入写作时对所得到的观点还要进行适当的筛选。筛选的原则： ①服从材料的整体;②观点可能比较新颖;③自己有话可说。 1.理清对象：有些材料可能会涉及到两个甚至两个以上对象，这几个对象之间并无明显的主次之分，而是平行并列的关系。所以，从理论上来说，每一个对象都可以提炼出至少一个观点。 2.分清主次：有些材料可能会涉及几个对象，但这几个对象并不是并列的关系，其中有主次之分，那么，我们在审题时就应该分清主次，从主要对象入手进行分析，而不能是次要对象，否则有可能出现偏题现象。 3.辨清关系：有些材料可能会涉及几个对象，而且这几个对象之间存在着一定的内在联系，审题时一定要辨析清楚这几个对象间的可能存在的关系。 4.析清含义：有些材料蕴涵比喻或哲理，审题时我们首先应该认真分析，仔细揣摩，从而揭示出材料所蕴涵的意义或道理，并以此作为立论的根据。 【典型引路】 阅读下面的文字，根据要求写一篇不少于800字的文章。(2006年全国高考作文题) 一只老鹰从鹫峰顶上俯冲下来，将一只小羊抓走了。 一只乌鸦看见了，非常羡慕，心想：要是我也有这样的本领该多好啊!于是乌鸦模仿老鹰的俯冲姿势拼命练习。 一天，乌鸦觉得自己练得很棒了，便哇哇地从树上俯冲下来，扑到一只山羊的背上，想抓住山羊往上飞，可是它的身子太轻，爪子又被羊毛缠住，无论怎样拍打翅膀也飞不起来，结果被牧羊人抓住了。 牧羊人的孩子见了，问这是一只什么鸟，牧羊人说：“这是一只忘记自己叫什么的鸟。”孩子摸着乌鸦的羽毛说：“它也很可爱啊!” 要求全面理解材料，但可以选择一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定文体，确定标题;不要脱离材料的含义作文，不要套作，不得抄袭。 【过程分析】 本材料的“主角”是“乌鸦”，而不是“老鹰”。 面对“乌鸦”的行为，涉及到“牧羊人”和“孩子”两种不同的评价。 ①盲目模仿 ②缺乏自知之明 牧羊人 “忘了自己叫什么” ③一味好高骛远 ④聪明反被聪明误 乌鸦 ①向强者学习，理应得到鼓励 ②“东施效颦”未尝不可 孩 子 “它也很可爱” ③有一种拼命追求的精神 ④模仿是创新的基础 【热身训练】 1.阅读下面的材料，按要求作文。 半个多世纪前，我国教育家陶行知先生非常推崇并常用来教育学生的一句名言是：“假使你有两块面包，你得用一块去换一朵水仙花。”这句话是伊斯兰教的创始人穆罕默德说的。 你心中有自己的“水仙花”吗?当你的心底泛起一片水仙花的葱绿与鹅黄时，你会有一种特别愉快、特别舒畅的感觉吗? 要求全面理解材料，但可以选择一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定文体，确定标题;不要脱离材料的含义作文，不要套作，不得抄袭。 【过程分析】 材料中“假使你有两块面包，你得用一块去换一朵水仙花”是一个比喻，富有含义。 “面包”是用来吃的，维持身体的需要。拥有面包，就是有一定的物质生活; “水仙”是用来看的，让人精神愉悦。拥有水仙，就是有一定的精神生活。 ①为什么“用一块而不是两块去换”?这说明物质生活是精神生活的基础。 ②吃一块面包，用另一块去换水仙，这说明人在拥有了一定的物质生活后，还要有高质量的精神生活，即在满足了一定的物质生活之后，一定要有精神生活。 2.阅读下面的材料，按要求作文。 一把坚实的锁挂在门上，钥匙来了，他瘦小的身子钻进锁孔，“啪”的一声锁开了。铁棒好奇地问：“为什么我费了那么大的力气也打不开，你却轻而易举就把他弄开了呢?”钥匙说：“因为我最了解他的心。” 这是一则寓言故事，故事中的锁、钥匙、铁棒都有象征意义。请你根据材料，自选角度，自拟题目，联系实际，写一篇不少于800字的文章。 【过程分析】 材料中的“锁”“钥匙”“铁棒”都运用了比喻，都有一定的象征意义。 “锁”比喻为问题、矛盾;“钥匙”和“铁棒”比喻为两种不同的解决问题的方法。 ①钥匙——因为我最了解他的心——说明做任何事情必须以了解为基础，深入了解事物的本质，掌握事物的规律，才能把事情做好; ②铁棒——费了那么大的力气也打不开——说明做事不讲究方法，一味蛮干。所以，做事要讲究科学的方法，就会事半功倍;一味蛮干，只会把事情办糟。 3.阅读下面的材料，按要求作文。 有盲子过涸溪，失坠，两手攀木盾，兢兢握固，自分必坠深渊。过者告曰：“无怖，第放下即实地也。”盲子不信，握木盾长号。久之，手惫，失手坠地。乃自哂曰：“嘻，蚤知是实地，何久自苦耶。” 请你根据材料，自选角度，自拟题目，联系实际，写一篇不少于800字的文章。 【过程分析】 本文的主角是盲子，作者对他的态度是讽刺，盲子“久自苦”的原因是不信忠告，兢兢握固，死不放手。在这样理解的基础就可以得出“第放下即实地”、“学会放手、敢于放手”、“有所不为才能有所为”等立意及命题了。 如果从“过者”的角度，得出“帮人要帮到底”的立意，或者从“盲子”的角度，得出“不能一意孤行”、“要善于听从劝告”等立意，就不大合适。前者虽然可以说通，但“过者”是次要人物，着眼于他就不得主旨，没有做到“整体把握”;后者从逻辑上讲属“推不出”，是没有“吃透材料”。 4.阅读下面的材料，按要求作文。 拳王阿里33岁那年与挑战者弗雷泽进行第3次较量。在进行到第14回合时，阿里已筋疲力尽，几乎再无丝毫力气迎战第15回合了。然而他拼命坚持着，因为他心里知道，对方肯定和自己一样，如果在精神上压倒对方，就有胜出的可能。于是他竭力保持坚毅的表情和永不低头的气势，双目如电，令弗雷泽不寒而栗，以为阿里还存有旺盛的体力，阿里的教练发现弗雷泽已有放弃的念头，便使眼色暗示阿里。阿里精神一振，更加顽强地坚持着，果然在关键时刻，对手认输了。卫冕成功的阿里还未走到擂台中央，便眼前一黑，双腿无力地跪倒在地上。弗雷泽见此情景，如遭雷击，并为此抱憾终生。 要求全面理解材料，但可以选择一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定文体，确定标题;不要脱离材料的含义作文，不要套作，不得抄袭。 【过程分析】 抓关键词句：根据材料中的“拼命坚持”“精神上压倒对方”“保持坚毅的表情和永不低头的气势”“更加顽强地坚持着”等词句，可以有下面的立意：“坚持就是胜利”，这是最简单的着想，同时也容易人云亦云;“坚持，便要在精神上压倒对方(困难或敌人)”，“振作精神便能顽强坚持”，这两种立意便有点不简单了。 从对象分析： 从弗雷泽的角度立意：“本是旗鼓相当，但一念之间的放弃意味着失败”。 结合两个人的角度来立意：“胜利与失败原来是近邻，就在于坚持还是放弃”。 5.阅读下面的文字，根据要求作文。 有一老一小两个人同时在沙漠里种胡杨树。年轻人待树苗成活以后，每隔三天就要来给它浇水，而老人一等到树苗成活以后，就来得很少;即使来了，也只是把被风刮倒的树苗扶一扶，不浇一点水。转眼几年过去了，胡杨树都长得很粗了。忽然有一天刮起了沙尘暴，第二天风停后，两人惊讶地发现，年轻人种的胡杨几乎全被风刮倒了，有的甚至连根拔起;而老人种的树，只是被风吹折了一些树枝，吹掉了一些树叶。年轻人很诧异，问起原因，老人道：“你经常给树浇水施肥，它的根就不往泥土深处扎。如把树载活以后就不去理睬它，逼得它们不得不把自己的根一直扎到地底下的泉源中去。有这么深的根，这些树怎能轻易被风刮倒?” 要求全面理解材料，但可以选择一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定了文体，确定标题;不要脱离材料的含义作文，不要套作，不得抄袭。 【过程分析】 材料涉及到“老人“”年轻人“”胡杨树“等几个对象。 ①从“老人种的胡杨在沙尘暴后无碍“这一点分析，可以得到这样的结论：在子女的教育、人才的培养方面，一定要有科学的方法、长远的眼光。 ②从“年轻人种的胡杨在沙尘暴后全被风刮倒“这一点分析，可以得到这样的结论：一味关心爱护有可能会贻误被关爱者的一生。 ③从“胡杨树如何才能抵挡沙尘暴“这一点上分析，可以得到这样的结论：逆境成才、顺境可能会使生命变得脆弱、要夯实基础。 6.阅读下面的材料，按要求作文。 一个人有一张出色的由黑檀木制成的弓。他用这张弓射的又远又准，因此非常珍惜它。有一次，他仔细观察它时，说道：“你稍微有些笨重!外观毫不出色，真可惜!——不过这是可以补救的!”他思忖：“我去请秀的艺术家在弓上雕一些图画。”于是他请艺术家在弓上雕了一幅完整的行猎图。 “还有什么比一幅行猎图更适合这张弓的呢!”这个人充满了喜悦，“你正应配有这种装饰，我亲爱的弓!”说着，他就试了试;他拉紧了弓，弓却断了。 要求全面理解材料，但可以选择一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定了文体，确定标题;不要脱离材料的含义作文，不要套作，不得抄袭。 ( 整理) 【过程分析】 弓为什么会断?原因在于猎人完全根据个人喜好、过分看中了弓的外表。因此： ①人们往往凭自己的主观好恶来判断或行动，结果却往往适得其反; ②重外表而轻内在，将会贻害无穷; ③任何事物都会有残缺，不必事事苛求完美。

作文可说是语文的半壁江山，历来是各校备考工作的重中之重，尤其是现在还对作文进行了改革，出现了新材料作文。它虽然给学生以更大的思考空间，但同时也加大了审题的难度。很多考生反映不知如何去审题，总觉得什么都可以写，却抓不准最佳立意。可见，作文的改革是影响高考最大的一块。 新材料作文其实是在材料作文基础上发展起来的一种新的作文样式，这种命题形式从本质上讲，是材料作文，但是从表现形式上讲，又是话题作文；它给定材料，但不给定话题，要求既不像材料作文那样“过死”，也不像话题作文那样“过宽”。它既继承了材料作文的一些优点，又弥补了新材料作文的缺陷。它们的关系可以看作是一脉相承的。掌握了材料作文、话题作文，其实把握新材料作文并不难，方法是相通的，正所谓“一通百通”。 那么如何具体操作呢？可从以下三个方面入手： （1）整体把握，抓住材料重点 不少考生的作文出现偏题、离题现象，往往就在于他们过多纠缠于材料的一词一句，细枝末节，没有全局观念，“只见树木不见森林”，于是“下笔千言，离题万里”也就是必然的了。要写好新材料作文，一定要认真去分析材料写了什么，有什么结果或现象，为什么会这样以及注意材料的显性和隐性信息，抓住材料能够揭示内容的关键词句，认真推敲，这样才能找出材料的最佳立意。 （2）抓准角度，强化思维训练 新材料作文的写作要求是“在全面理解材料的前提下可选择一个侧面、一个角度构思作文”，这就意味着一则材料可写的角度很多，最佳立意不止一个。立论的角度多了，在确定观点时要注意整体把握材料，既要考虑最佳角度，也要考虑最适合自己展开的角度。 值得一提的是，在比较多个角度确定好最佳立意的前提下，考生也可大胆抛弃第一感受，因为大家的第一感受往往都是相同的，运用逆向思维、发散思维，多站在不同的角度思考问题，自己的文章才能独树一帜，个性鲜明。并且从改卷老师的角度看，每天要改上百篇文章，如果能让他们眼前一亮，往往就能获得较高的印象分，在同类文中脱颖而出。 另外，最好引用材料中和自己的角度、观点相关的句子加以分析、假设，这样立论就抓住了“不要脱离材料的含意作文”的要求。观点有出处，有根据，言之有理，就容易得到阅卷老师的认可。 （3）精选材料，强化审题训练 练习是巩固知识最有效的手段。在练习的时候，要注意材料的多样性、典型性，例如选择寓言类、神话类、诗歌类、古文类等，找出它们的个性和共性，让自己对常见题型心中有数，知道如何去准确审题，找准最佳立意，这样也就不会觉得什么都可以写却总抓不准最佳角度了。