怎么计算两个变量的相关系数？

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

是不对的。相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。Pearson相关系数的适用条件：1、适用于线性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形、积差相关系数的大小并不能代表相关性的强弱。2、无明显异常值，存在极端值则予剔除或转换。3、变量呈双变量正态分布，如各自服从正态分布两个变量计算Pearson相关系数、假阳率偏高一点。扩展资料利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对H0假设（即二者相关系数为0）进行检验。若t检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；反之，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的。r的取值为，-1~+1。r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-相关系数

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。

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。

告别的结构是：告(上下结构)别(左右结构)。告别的结构是：告(上下结构)别(左右结构)。拼音是：gàobié。注音是：ㄍㄠ_ㄅ一ㄝ_。词性是：动词。告别的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】告别gàobié。(1)离别;辞别。(2)通知离别。二、引证解释⒈辞行；辞别。引《后汉书·郅恽传》：“_於是告别而去。”宋苏轼《东坡志林·僧伽何国人》：“吾妻沉素事僧伽谨甚。一夕，梦和尚告别，沉问所往，答曰：‘当与苏子瞻同行。"”明朱有_《义勇辞金》第四折：“将书与曹公告别，把府库封缄密者！”萧红《手》：“并没有人和她去告别，也没有人和她说一声再见。”⒉离别；离开。引唐杜甫《酬孟云卿》诗：“相逢难__，告别莫匆匆。”魏巍《东方》第五部第三章：“在北京城飘满槐花浓香的时节，他们告别了祖国，重又踏上朝鲜的土地。”《十月》1982年第6期：“在告别人生之前，要最后体味一下生活赐与人的芳香。”⒊特指和死者最后诀别，以示哀悼。引巴金《探索集·怀念烈文》：“我没有向他的遗体告别，但是他的言行深深地印在我的心上。”三、国语词典辞别。四、网络解释告别（王建杰演唱歌曲）《告别》，外文名farewell，是王建杰演唱的粤语歌曲，所属专辑为闽南语专辑1CD，发行时间为2003年08月07日，语言为华语，风格为柔情，曲风忧伤，歌词真挚感人。告别（词语概念）告别，指离别；分手（一般要打个招呼或说句话）。语出《后汉书·郅恽传》：“恽於是告别而去。”关于告别的近义词拜别离别道别握别送别告辞辞行辞别离去分别关于告别的反义词相聚团聚迎接见面相逢关于告别的诗词《赠坦_告别》《告别晦庵晦庵有惜别语因用张志和答陆羽问作》《黄路钤诗来告别》关于告别的诗句这不是告别因为我们并没有相见尽管影子和影子曾在路上叠在一起象一个孤零零的逃犯明天昨来忽告别我们告别了两年告别的结果总是再见今夜关于告别的单词valedictoryleavevalediction关于告别的成语嗷嗷无告自告奋勇差可告慰行词告状谆谆告戒死告活央关于告别的词语自告奋勇无头告示哀告宾服忠告善道不可告人死告活央告贷无门不敢告劳行词告状丁宁告戒关于告别的造句1、人类已经告别了野蛮时代，走向了文明。2、山姆与弗拉多告别，忍不住潸然泪下。3、去年他和我们告别后就销声匿迹了。4、从此，山区人民告别了贫穷，走上富裕道路。5、开学前夕，我恋恋不舍地告别了爷爷和奶奶。点此查看更多关于告别的详细信息

告别的单词有：valedictory，valediction，leave。告别的单词有：valediction，valedictory，leave。结构是：告(上下结构)别(左右结构)。拼音是：gàobié。词性是：动词。注音是：ㄍㄠ_ㄅ一ㄝ_。告别的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】告别gàobié。(1)离别;辞别。(2)通知离别。二、引证解释⒈辞行；辞别。引《后汉书·郅恽传》：“_於是告别而去。”宋苏轼《东坡志林·僧伽何国人》：“吾妻沉素事僧伽谨甚。一夕，梦和尚告别，沉问所往，答曰：‘当与苏子瞻同行。"”明朱有_《义勇辞金》第四折：“将书与曹公告别，把府库封缄密者！”萧红《手》：“并没有人和她去告别，也没有人和她说一声再见。”⒉离别；离开。引唐杜甫《酬孟云卿》诗：“相逢难__，告别莫匆匆。”魏巍《东方》第五部第三章：“在北京城飘满槐花浓香的时节，他们告别了祖国，重又踏上朝鲜的土地。”《十月》1982年第6期：“在告别人生之前，要最后体味一下生活赐与人的芳香。”⒊特指和死者最后诀别，以示哀悼。引巴金《探索集·怀念烈文》：“我没有向他的遗体告别，但是他的言行深深地印在我的心上。”三、国语词典辞别。四、网络解释告别（王建杰演唱歌曲）《告别》，外文名farewell，是王建杰演唱的粤语歌曲，所属专辑为闽南语专辑1CD，发行时间为2003年08月07日，语言为华语，风格为柔情，曲风忧伤，歌词真挚感人。告别（词语概念）告别，指离别；分手（一般要打个招呼或说句话）。语出《后汉书·郅恽传》：“恽於是告别而去。”关于告别的近义词告辞分别拜别离别辞别握别离去道别辞行送别关于告别的反义词相聚迎接见面团聚相逢关于告别的诗词《连日与性之王君谈遽来告别因作》《久留帐下日夕思归辄作长言一首告别经略安抚》《师伯浑以诗告别次韵》关于告别的诗句告别门人归去后朝来告别问何往这不是告别因为我们并没有相见尽管影子和影子曾在路上叠在一起象一个孤零零的逃犯明天关于告别的成语死告活央差可告慰行词告状自告奋勇嗷嗷无告谆谆告戒关于告别的词语告贷无门丁宁告戒行词告状不可告人不敢告劳三求四告差可告慰忠告善道自告奋勇无头告示关于告别的造句1、山姆与弗拉多告别，忍不住潸然泪下。2、去年他和我们告别后就销声匿迹了。3、大黑向大家告别，乡亲们都感到难舍难分。4、他一步一回头地向大家挥手告别。5、从此，山区人民告别了贫穷，走上富裕道路。点此查看更多关于告别的详细信息

　　 新材料作文"快与慢”导写 　　 　　作者/ 唐惠忠 　　 　　阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。（60分） 　　 　　从前，“慢”是成事的基础——“欲速则不达”；好汤得靠“慢火”炖，健康要从“细嚼慢咽”开始；“慢工出细活儿”更是品质的保证。总之，“一切慢慢来！快了出错划不来”。 　　 　　现在，“快”是前进的动力——有“方便面”就不怕肚子饿，有“高速公路”“高速铁路”就不怕塞车，有“宽频”就不怕资料下载中断，有“快递”就不怕礼物交寄太晚……身边的事物都告诉我们：“快！否则你就跟不上时代！” 　　 　　要求选好角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要脱离材料内容及含意的范围作文，不要套作，不得抄袭。 　　 　　【写作提示】 　　 　　本题立意参考： 　　 　　①生活中，快使人活泼，反应敏捷，做事迅速，不拖泥带水，但往往还会使人毛躁、粗心，失误连连；慢使人沉稳、细心，做事有条不紊，但又容易使人死板、拖沓，错失良机。所以我们应懂得控制节奏，该慢的时候就要慢，该快时一定要快；既不一味追求速度，也不习惯性地散漫拖拉，这样才能在人生旅途中游刃有余，获取更多的成功。 　　 　　②快慢适度的人生，才是完美的人生。 　　 　　③当一切都将变成高速——出门有高速公路，就餐有各式各样的快餐，打开书报有各式各样的文化快餐，打开电脑几分钟内便可“网尽天下”时，请记得放慢一下脚步，那时我们就会感受到生活别样的滋味。 　　 　　④快与慢都不是标准，“好”才是标准。 　　 　　【作文素材一组】 　　 　　快与慢 　　 　　时间就是效率，效率就是财富，生活中，决定着这些的就是速度，而这些都体现在“快”与“慢”之中。 　　 　　有人说，速度决定一切。把握好时间，提高办事速度便成了他们前进的风帆，他们重视“快”。 “快”是他们的第一财富，“快”能创造奇迹，回顾当代中国，有多少奇迹是在“快”的背景下诞生的，如深圳、上海浦东，这些在一夜之间开花结果的丰硕成果。试想当初，如果我们没有这种“快”的干劲，谁能想象有今天这么多繁荣的奇迹？ 　　 　　当然，说到“快”，与之相对立的便是“慢”。“慢”在很多情况下近乎一种消极的状态，因为“慢”会使人落后。当你慢吞吞地在做着昨天未完成的工作时，别人已经完成了今天的工作。这样你便会落后于他人，最后便会庸庸碌碌地无所作为。所以，要前进，要发展，必须抛弃这种“慢”，把握好“快”。当然，我们是不能一味地追求“快”的，“慢”也只是在一定领域内产生消极的作用。在某些时候“慢”也是一种财富与动力，比如一个不现实的人，只是一味地追求“快”，不从现实出发，建房子地基打不坚固，便要建高层，这样的房子必定会坍塌，因为基础不踏实，“快”在这里便成了一种反面作用，我们是不能忽视的，忽视了，你同样会挨打。 　　 　　在快与慢中，我们不能忽视任何一个，必须在不同的环境与阶段内选择快与慢，在追求“快”中要与现实相联系，杜绝一步登天的愚昧，这样才能让自己前进。在“慢”的积累中，也必须合乎时间要求，这样才不至于成为真正的“慢龟”。 　　 　　快与慢 　　 　　有些人生来做事就慢悠悠的，总沉着性子不慌不忙。一件事做下来成绩不错，可时间也花出去一大把，“成本”很高；而有些人就恰恰相反，做事风风火火，时间倒是省下来了，事情完成的质量却打折扣了，有时还免不了要返工重来。如果这样，倒也不如慢点干。 　　 　　常言道：“慢工出细活。”可假如你朋友的重要文件丢了且马上就要提交，正急着去找呢，这时你给他来一句：“没事，慢慢来嘛，慢工出细活，着什么急啊。”行了，你的朋友会用愤怒到能喷火的眼睛把你看得落荒而逃。 　　 　　所以说，有了紧急情况，还是应该“快”字出马，但这快也不能没有限度，要不然，手脚倒真是快起来了，漫无目的地乱动，甚至是手忙脚乱，结果却事与愿违。这样的快，就不叫快了，叫慌，叫乱。一般情况下，慌里慌张，只会给自己添更多的麻烦。真正的快是有条理的，有节奏的。遇到紧急情况，你应该在最短的时间内平静下来，迅速整理思绪，然后快速进入状态，有条不紊地解决问题。 　　 　　所以，在生活中应该把“快”和“慢”统一起来，视情况而动，不能“快”到慌张，也不能“慢”成拖沓。站在快与慢两者中间，知道适时地往一边倒，才是正确的处事方式哦！ 　　 　　【时文示范】 　　 　　快的负面 　　 　　星竹 　　 　　很多人都以为，皮肤病是因为皮肤长不好，所以才出现了问题。但事实恰恰相反，大多数的皮肤病，是由于皮肤生长得过快而导致的。皮肤的代谢周期一般是二十四天，但免疫系统的破坏会改变皮肤的正常生长周期，不少皮肤病患者的代谢周期缩短到了七天，甚至三天，最快的只要一天，快得让人吃惊。因此，旧的皮肤还没有长好，就被新的皮肤破坏，而新皮肤又被更新的皮肤所破坏，周而复始——皮肤永远无法痊愈。长期以来，皮肤专家一直都在与这种古怪的“快”现象作斗争，只要治愈了这种“快”，皮肤病就会被彻底根治，这个“快”就是患者与研究者的大敌。 　　 　　越南有一种野稻米，一年四季都在疯长，不用浇水施肥。但它像许多物种一样，由于生长得过快，机体里囤积了大量的有毒物质，使它成了无法食用的废物。不过科学家发现，只要控制住它的生长速度，让它缓慢下来，一切问题便可迎刃而解，毒素就会被它的自身排除，野稻米从此变为金米粒。于是，如何使这种野稻米的生长速度慢下来，成了越南人研究的一大课题。 　　 　　科学技术的发展，使美国的白条鸡生长速度从半年缩短到三个月、两个月、一个月……最后美国人发现，他们的技术足可以使一只小鸡在十几天里长到五斤以上。相当可怕，那已经不再是鸡，而像是一块放在笼子里膨胀的肉，鸡肉的味道全被削损。而淡水鱼在生长素的催促下，二十天就能长到三斤重，人吃了难免要患上种种怪病。于是美国人停止了这些领域里的继续探索，他们开始研究快速肉食对人的危害。由于生长得过快，鸡和鱼在西方一些国家，已经沦为垃圾食品。人们感慨，鸡长得太快了，鱼长得太快了！如同世界末日到来一样，让人们感到恐慌。 　　 　　很多国家海岸线上的红树林，应该是最好的一道堤坝，但几百年前这个地方生长的原本不是这个物种，而是一种浮萍树。这种树以每年两倍的速度扩张，以至于大片的海岸和农田被吞噬，居住在海岸线上的居民苦不堪言。如果任其发展下去，浮萍树将会覆盖整个世界。于是，这些国家都在海岸线上砍伐浮萍树。经过几百年的努力和改良，迅猛扩张的"浮萍树终于消失了。浮萍树原是人类的一笔巨大财富，但就是因为生长过快，反而被灭绝。 　　 　　英国人早就发现一种对人体非常有害的物质——空气胶，许多人因为呼吸了过量的空气胶患病甚至死亡。但研究发现，空气胶又是一种特殊的漆，这种漆的坚固性能赛过钢铁，非常坚硬。只要把它留住，人类就将受益，甚至生活都会被改变。但遗憾的是，这种空气胶只要一生产出来，瞬间就化成气体挥发掉，又构成对人体的危害。 　　 　　世界上的许多事情，从来就不是越快越好，过快的速度不但没有令我们受益，还造成了很多危害。然而如今却是一个讲究“快”、被“快”字充斥的时代，没有什么事物不是用速度和“快”字来衡量的，仿佛只要“快”便是先进，便是优越，便是真理。人们把“快”当成了宝贝，完全失去了对“快”公平、公正、全面的评判，导致误区重重。据心理学家总结：如今人类的焦虑、不安、失眠、抑郁、紧张及许多疾病，都与我们生活中对快的追求有关。是快改变了我们，让我们过得不幸福。快的负面，已经让我们付出了很大代价。正像空气中飘浮着的某种污染，我们深受其害，却依然不知不明。 　　 　　心理学家早就忠告我们：请把追求的脚步放慢一些，请把对利益的索取放缓一些，去掉三分急切，留住三分轻闲，过随遇而安的生活，我们就能开心许多。 　　 　　（选自《北京晚报》） 　　 　　【品评】 　　 　　“事实胜于雄辩”。文章从不同角度列举实例——从生理到心理，从自然现象到社会发展，有助于我们从各个方面理解“快”的负面效应，很有说服力地阐明了“是快改变了我们，让我们过得不幸福”这一观点。 　　 　　全文主旨鲜明，材料丰富而有较强的感染力。

告别的词性是：动词。告别的词性是：动词。拼音是：gàobié。注音是：ㄍㄠ_ㄅ一ㄝ_。结构是：告(上下结构)别(左右结构)。告别的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】告别gàobié。(1)离别;辞别。(2)通知离别。二、引证解释⒈辞行；辞别。引《后汉书·郅恽传》：“_於是告别而去。”宋苏轼《东坡志林·僧伽何国人》：“吾妻沉素事僧伽谨甚。一夕，梦和尚告别，沉问所往，答曰：‘当与苏子瞻同行。"”明朱有_《义勇辞金》第四折：“将书与曹公告别，把府库封缄密者！”萧红《手》：“并没有人和她去告别，也没有人和她说一声再见。”⒉离别；离开。引唐杜甫《酬孟云卿》诗：“相逢难__，告别莫匆匆。”魏巍《东方》第五部第三章：“在北京城飘满槐花浓香的时节，他们告别了祖国，重又踏上朝鲜的土地。”《十月》1982年第6期：“在告别人生之前，要最后体味一下生活赐与人的芳香。”⒊特指和死者最后诀别，以示哀悼。引巴金《探索集·怀念烈文》：“我没有向他的遗体告别，但是他的言行深深地印在我的心上。”三、国语词典辞别。四、网络解释告别（王建杰演唱歌曲）《告别》，外文名farewell，是王建杰演唱的粤语歌曲，所属专辑为闽南语专辑1CD，发行时间为2003年08月07日，语言为华语，风格为柔情，曲风忧伤，歌词真挚感人。告别（词语概念）告别，指离别；分手（一般要打个招呼或说句话）。语出《后汉书·郅恽传》：“恽於是告别而去。”关于告别的近义词拜别离别分别辞行握别辞别告辞离去送别道别关于告别的反义词相聚团聚相逢迎接见面关于告别的诗词《久留帐下日夕思归辄作长言一首告别经略安抚》《告别布宜诺斯艾利斯》《黄路钤诗来告别》关于告别的诗句告别更苍然朝来忽告别这不是告别因为我们并没有相见尽管影子和影子曾在路上叠在一起象一个孤零零的逃犯明天关于告别的单词valedictoryleavevalediction关于告别的成语谆谆告戒嗷嗷无告死告活央差可告慰自告奋勇行词告状关于告别的词语告贷无门差可告慰死告活央哀告宾服丁宁告戒三求四告无头告示不可告人行词告状不敢告劳关于告别的造句1、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。2、战士们告别了家乡的亲人，踏上征程。3、去年他和我们告别后就销声匿迹了。4、人类已经告别了野蛮时代，走向了文明。5、开学前夕，我恋恋不舍地告别了爷爷和奶奶。点此查看更多关于告别的详细信息

高考语文评卷将作文分为两个等级：一个是基础等级，一个是发展等级。从2004年，评分再分解为内容、表达和特征三大块，以各占20分的方式给分。而话题作文的本质就是开放、创新。这就要求考生的作文有个性、有特征、有创新。 要想作文脱颖而出，作文必须要有亮点。多年担任高考语文阅卷组长的一位老师说：“凡是优秀的高考作文，必须要有‘光辉"。没有‘太阳"，总的有个‘月亮"；没有‘月亮"，总的有个‘星星"；没有‘星星"，总的有个‘萤火虫"吧！如果连‘萤火虫"都没有，那就只能在基础等级上徘徊了了。”考场作文要得高分，必须在亮点、光辉上下功夫。反之，作文没有亮点，，“四平八稳，波澜不惊”的文章难以激发起评分老师的给分热情。 以下就是高分作文应该要具备八个亮点： 亮点一:亮出题目 俗话说：“看书看皮，看报看题。”题目是文章的眉目，题目是文章的眼睛。题好一半文，人要衣装，文要题妆，一个亮丽的题目给人以悦目之感，给人以击节之叹，给人以回味之思。简洁、清晰、生动、新颖是题目亮丽的要素。一个好的标题往往是内容的高度概括，它可以总领全文，同时也可引起阅卷老师的兴趣和注意力。近几年的高考作文少有命题作文，而多是话题作文。三自方针要求自拟题目，可是有些考生习惯作老师给的命题作文，竟不知道怎么给作文写题目。在一项对2004年高考作文近1000份的抽样调查中发现未写题目的有30多份，题目不当的有50多份，只有近100份试卷因作文题目恰当、准确得到了加分，而前两者均不同程度地失了分或影响了整篇文章的得分。 谈生命的价值，题为《把握生命的脉搏》、《与生命同行》；谈社会的公德，题为《归来吧，良心》、《同心灵一个共振》；谈审美取向，题为《美，在于发现》、《美是一种透明的情怀》；谈读图与读文，题为《各得其所，各取所需》、《读图，大众文化的需要》，如此等等。总之，题目是给人的第一印象，是你必须为之推敲再推敲的重要领域。 亮点二:亮出开头 开头是文章的脸面。万事开头难，也许正因为难，它才有价值值得我们去为之琢磨。开头如“爆竹”，结尾如“撞钟 ”简洁地引述材料，准确地提出观点，用题记点睛，用名言开门见山……例如2004年作文：《忘忧草———人类的悲哀》的开头：若世上真的有忘忧草,那将是一件多么可怕的事！在辉煌世界文坛上，有多少璀璨的明珠都放在了“忧愁”这座伟岸的丰碑上，然而，仅仅一颗忘忧草就会令整座丰碑瞬间化为灰烬。没有了仇恨，就不存在哈姆雷特的复仇之剑；没有了猜忌，也不会有奥赛罗可悲的命运；没有烦恼，何来李白“抽刀断水水更流,举杯消愁愁更愁”的感慨；没有了痛苦，又怎能听见李清照“寻寻觅觅,冷冷清清,凄凄惨惨戚戚”的呻吟？…… 亮点三:亮出语言 语言是文章的材料。准确、得体、生动、形象的语言材料，才能构建起漂亮的“高楼大厦”。同义词、反义词、俗语、成语的合理应用，多种修辞手法的灵活使用……都是亮语言的好方法。例如作文《月远，月近》的精彩语言：月光是月亮的长发，它长长地垂下，直垂到离人的窗台，拉近了千山万水的距离。月亦洒下冰冷的寒霜，薄薄地覆在汉节上，苏武轻轻拂去它，仰见明月，想象既遥远而又近在咫尺的故乡。 亮点四:亮出层次 层次是作者的思路。层次也是文章逻辑线索的外在体现：并列式、递进式、总分分、总分总……总之，你的文章，要有你的思路标志———层次、段落。 亮点五:亮出材料 材料是文章的血肉。材料要做到典型性：必须是众所周知的；必须是吻合观点的；必须是“意料之外，情理之中”的。熟、俗、怪、僻的材料要避而远之。例如作文《有志者事竟成》的材料：临池洗墨，磨杵成针，斧凿龙门，愚公移山；大禹过家门而不入，李冰胼手足而不息。大江东去，千古风流，有志者事竟成。 亮点六:亮出结尾 结尾是文章的帷幕。开头如“爆竹”，结尾如“撞钟 ”一个好的结尾应该是一个意义的结束，同时也是一个新的意义的开始。上帝在关上一扇门的同时，也同时开启了另一扇门。当帷幕拉上的瞬间，给读者（阅卷教师）留下一个美好的印象，是文章结尾义不容辞的责任：与题目呼应，与观点呼应，与开头呼应……用短句结束，用哲理收尾，用抒情结语……例如2002年作文《面对大海》的结尾：大海神秘吗？大海美丽吗？大海欢快吗？我不知道。但我想，我会知道的。 亮点七:亮出标点 标点是文章的呼吸。标点也是文章准确表情达意的工具。不要只是“一点到底”，不要只会单纯地使用逗号、句号。一篇文章应该能够准确、灵活、生动地使用六七种标点符号。 亮点八:亮出书写 书写是文章的服饰。 尽最大的努力展示你的书写水平：一要端正，二要清楚，三要美观。 作文中，字写的大的大、小的小；有的歪到外婆家去了；有的一脚踢到了下面一行字的脑袋上；有的呢？就象螃蟹，张牙舞爪的不甘心待在格子里，象要爬出来咬人似的。 请按照以下几个方面试试看。 ①尽量把字写得大一点，撑着格子写。有很多的同学，特别是女同学，习惯把字写得像芝麻一样小，一个格子起码可以装小她四五个字！老师在改这样的作文卷，简直要象福尔摩斯似的，拿个放大镜才行。格子有多大，你就可以写多大的字。 ②不要用那种极细极淡的圆珠笔，因为那样的笔写出来的字，老师看起来挺费劲的。特别是一些年纪大一点的老师，眼睛不好使，看这样的文字就特别累，一累，“感情”就不好了。你说是吗？再说，用细而淡的笔书写，对你自己的眼睛也有伤害。最好用那种颜色比较深的，笔头也比较粗的圆珠笔。笔头一粗，你就自然会把字写得大一些了。 ③经常注意一些汉字的结构。字的结构把握好了，字就好看了。譬如，上下结构的字“雪”、“雷”上面的雨字头应该写得稍大一点，把下面的部分盖住，这个字就会好看一些；左右结构的字，如果偏旁在左边，偏旁应该稍稍高一些；譬如说：“山”字旁，“口”字旁的字偏旁就应该抬高一点；而那些偏旁在右边的字，偏旁又最好往下掉一掉。又譬如“斤”字旁、“月”字旁等，如果在右边，都应该往下掉一掉。 ④平时多注意一些身边经常出现的字体，譬如商店的标牌呀、报纸上的标题呀，或者老师同学们写的漂亮字呀。做一个有心人，看到好的字用手在空中比划比划，这样就记住了，在写作的时候，就可以把这些好看的字学着写下来，久而久之，你的字就会好看起来的。 字一好看，老师给你的“感情分”也就上去了