请问定性变量能做相关性分析吗？

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。

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”。

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。

送别造句三年级如下：1、1942年春天，在列宁格勒的一场送别仪式。2、我决定问他们：我有能把送别的过程变得更少困难或更有意义了吗？3、这也很棒！我一向乐于认识新朋友，并且尽量在每个星期四的晚上举行一个送别聚会，并邀请我这一周里在这个城市认识的所有朋友参加。4、毕业送别那天的清晰的回忆如潮水一般涌来，当时我们站在火车站台上，哭着，笑着，送走了一个又一个的同学。5、妻子们事先决定不再像通常那样哭哭啼啼地送别而是用更具意义的方式来表达。6、但是我本来可以把事情处理得更好些，比如给他举行一个盛大的送别仪式，尽力地制造一种表象，好像离职是他自己的主意。7、或者在犹太人的蒙特梭利幼儿园的肃穆的送别门口，送孩子的家长们禁止迈入门槛。8、我和李老师去过好几个国家，如何送别好像是个国际性的难题。9、悲痛欲绝的中国人民在昨晚送别了他们“伟大的舵手”后，开始思索起国家的未来问题，而这一切并不意外。10、低徊的阴云，也没能让周五的＇第135班航天飞机稍驻行程。肯尼迪航天中心人头攒动，人们来送别这最后一班航天飞机，告别一个航天时代。

作文类型有：命题作文、半命题作文、材料作文、话题作文、新材料作文、任务驱动型作文等等。 1、命题作文。 命题作文，一般是指出题者给出一个既定的题目，要求应试者根据这个给定题目进行写作。其包含事件，人物，场面等要素。 2、半命题作文。 半命题作文就是指作文题目只出现一半或一部分，另外一半或一部分由人们自己去补充的一种作文。综观全国各地中考作文试题，半命题作文占有相当的比例。 3、材料作文。 材料作文，是根据所给材料和要求来写文章的一种作文形式。材料作文的特点是要求考生依据材料来立意、构思，材料所反映的中心就是文章中心的来源，不能脱离材料所揭示的中心来写作。 4、话题作文。 “话题”，就是指谈话的中心，以所给的话题为中心，并围绕这个中心内容而进行选材写出的文章就是“话题”作文。这类作文题表面上一般不含有观点，内容上不予限制，形式上往往也是体裁不限。 5、新材料作文。 新材料作文是指比传统材料作文提供更广阔材料的，便于考生多角度立意的，给考生留更大发挥空间的作文。

临别的造句有：你临别的微笑虽然只是短短的一瞬，但是摄在我心的底片上，却留下了永恒。我时时将它托在思念的掌心里，那形象是那么真切，那么清晰。临别时，老师对我语重心长的教诲，我至今铭记在心。临别的造句有：临别时，小红送给我一只钢笔留念。毕业即将离开学校，同学们都互相留下临别赠言。结构是：临(左右结构)别(左右结构)。注音是：ㄌ一ㄣ_ㄅ一ㄝ_。词性是：动词。拼音是：línbié。临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】临别línbié。(1)即将离别。二、引证解释⒈将要分别。引《孔丛子·儒服》：“子高游赵，平原君客有邹文季节者，与子高相友善临别，文节流涕交颐，子高徒抗手而已。”宋朱熹《答范伯崇书》之八：“区区所以相告者，不过如此，恐临别匆匆，不能尽举，预以拜闻。”《儿女英雄传》第八回：“临别又如何谆谆的嘱咐安公子不可轻易动身，他到底怀疑不信，以致遭此大难，向张金凤并张老夫妻诉了一番。”峻青《黎明的河边·血衣》：“临别的时候，老头子谆谆地嘱咐道：‘孩子，你别忘了，你妈和你哥是怎么死的！"”三、国语词典即将离别的时候。如：「临别依依」。四、网络解释临别临别，是指即将离别。关于临别的近义词分别分手离别告别关于临别的反义词团聚关于临别的诗词《故友汤景文别六年乃十月廿一寻我松下临别见赠次韵奉答》《元十八从事南海欲出庐山临别旧居有恋泉声之什伸别情》《内道场永_上人就郡见访善说维摩经临别请诗因以此赠》关于临别的诗句西兴临别是谁诗临别吐幽句西兴临别是谁诗关于临别的成语临军对阵临难如归临别赠语处高临深临川羡鱼临阵脱逃临别赠言临难苟免关于临别的词语临机制胜临难如归临阵脱逃临别赠言处高临深临军对阵如临大敌临难苟免临别赠语临川羡鱼点此查看更多关于临别的详细信息

在中国的高考作文中，主要的写作类型包括以下九种：1. 命题作文：这是一种常见的作文类型，题目给定，作者需要根据题目进行发挥。这种类型的题目通常是一个完整的句子，或者一段陈述。例如，“生活中的挫折”或者“环保的重要性”。2. 半命题作文：给出一半的题目，要求考生根据提示将题目补充完整，然后进行写作。这类题目提供了一定的自由度，考生可以在补充题目时发挥自己的创意。3. 材料作文：与命题作文相似，但是这种类型的题目不是预先给定的，而是给出一段材料，作者需要根据这段材料进行写作。例如，“根据以下材料，写一篇关于科技与人类生活的关系的作文”。4. 论述文：这种类型的作文需要作者进行论述，提出并支持自己的观点。例如，“教育改革的必要性”。4. 记叙文：这种类型的作文需要作者详细地描述一个故事或事件。例如，“我的一天”。5. 说明文：这种类型的作文需要作者解释或描述一个概念、物品、地点等。例如，“手机的发展史”。7. 应用文：这种类型的作文需要作者根据一个特定的场合和目的，进行写作。例如，“写一封邀请信”。8. 议论文：这种类型的作文需要作者对一个问题或观点进行深入的讨论。例如，“人工智能对社会的影响”。9. 文学作品赏析：要求考生对某一部文学作品进行赏析，分析作品的主题、人物、情节等方面。考生需要具备一定的文学素养和鉴赏能力。以上九种高考作文类型，既可以单独出现，也可以组合出现，要求考生根据题目要求进行写作。这对于考生的语文水平和综合素质提出了较高的要求。

新材料作文题目精选： 1、阅读下面的文字，根据要求写一篇不少与800字的文章。 有一年轻人跋山涉水历尽艰辛去寻找宝物，最终在热带雨林找到一种能散放香气，放在水里却沉到水底的植物，他想这肯定是宝物，就满怀信心地把香木运到市场去卖，可是却无人问津，隔壁的木炭总是很快卖光，开始还能坚信自己的判断，可是最终改变了想法，把香木烧成木炭，结果很快一抢而空，他很高兴，回去告诉他父亲。父亲却老泪纵横。原来，青年烧成木炭的香木，正是这个世界上最珍贵的树木——沉香，只要切下一块磨成粉屑，价值就超过了一车的木炭。 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，确定问题，确定标题；不要脱离材料的含意作文，不要套作，不得抄袭。 [构思提示] 对材料的理解是多元的,因而构思立意也是多样的。下面提供几种参考构思： （1）每一个人都有一段“沉香”的经历，但往往不能发现并珍惜它，反而对别人的“木炭”羡慕不已，最终的结果只能是利令智昏、本末倒置，让蝇头小利蒙蔽了自己智慧的双眼。 （2）现实生活中，人才被埋没的现象十分严重，往往千里马常有而伯乐不常有。 （3）如果你是一个人才，你就不能被动的去等别人来发现你，而应该主动去实现你的价值，让自己闪闪发光。 （4）做事要根据具体情况而定，不能墨守成规，思想僵化，要像材料中的年轻人那样，改变想法，舍得放弃，才能达到“一抢而空”的效果。 2、阅读下面的文字，根据要求写一篇不少于800字的文章。 最近，“金庸茶馆”网站上出现的一则新闻引起了人们的关注。一位笔名为“步非烟”的北大女研究生，在一次武侠作品的颁奖活动中放言“要革金庸们的命”，写出新时代的武侠小说。尽管这位获奖的女作家后来作了解释，称“革命”不是打倒，不是背叛，只是希望超越的意思，但这句话还是掀起了轩然大波。有人批评步非烟“蚍蜉撼大树，可笑不自量”，也有人认为她勇气可嘉，狂妄得可爱。 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；不要脱离材料内容及其含意作文，不要套作，不得抄袭。 [立意提示] （1）从肯定步非烟的角度立意：要有敢于挑战权威的勇气；要敢于超越前人等。 （2）从否定步非烟的角度立意：人要有自知之明；做学问要脚踏实地，不能靠炒作。 3、阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。 蚂蚁爬行时，头蚁爬到哪里，后边的蚁群便追随到哪里。如果将那只头蚁拿掉，蚁群便被第二只蚁带着，继续爬行。这只新的头蚁，走的路线是与前一只不同的。如果又把这一只拿掉，它身后的那只蚁，又接着带领伙伴们演出同样的故事。因此，蚂蚁们的行迹便纷乱如麻。 全面理解材料，但可以从一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定文体，确定标题；不要脱离材料内容或其含意范围作文，不要套作，不得抄袭。 4、阅读下列文字，按要求作文。 小蜗牛问妈妈：“为什么我们从生下来，就要背负这个又硬又重的壳呢？”妈妈说：“因为我们的身体没有骨骼的支撑，只能爬，又爬不快。所以要这个壳的保护！”小蜗牛：“毛虫姊姊没有骨头，也爬不快，为什么她却不用背这个又硬又重的壳呢？”妈妈：“因为毛虫姊姊能变成蝴蝶，天空会保护她啊。”小蜗牛：“可是蚯蚓弟弟也没骨头爬不快，也不会变成蝴蝶他什么不背这个又硬又重的壳呢？”妈妈：“因为蚯蚓弟弟会钻土,大地会保护他啊。”小蜗牛哭了起来：“我们好可怜，天空不保护，大地也不保护。”蜗牛妈妈安慰他：“所以我们有壳啊！我们不靠天，也不靠地，我们靠自己”。 请认真揣摩上述材料中包含的道理，按下列要求作文。立意自定，文体自选，题目自拟，不少于800字。 5、阅读下列文字，按要求作文。螃蟹的责备 螃蟹在树林里迷了路。遇到青蛙，问道：“青蛙哥哥，到河边去，怎么走？”青蛙指着前面说：“你一直往前走，一会儿就会到达河边。”螃蟹走了老半天，还是没走到河边，后来，螃蟹遇见了青蛙，指责到：“你害得我好苦，走了老半天还是没有见到河的影子。”青蛙说：“我没有骗你！叫你一直往前走，你却横着爬，当然到不了河边。” 全面理解材料，但可以从一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定文体，确定标题；不要脱离材料内容或其含意范围作文，不要套作，不得抄袭。 [题意分析] 这是一道带寓言性质的多角度命意作文题，对学生而言难度稍大，但通过这道题目的训练，希望学生能够明白这种带寓言性质的题目的思考方向。从材料中我们可以看出，青蛙与螃蟹之间发生了一场美丽的误会，从某种程度上说青蛙的指点没有问题，螃蟹的理解也是理所当然，那么如何把握住这则材料的中心呢？关键在于抓住材料中“我没有骗你！叫你一直往前走，你却横着爬，当然到不了河边。”这个关键句，另外由于题目中要求我们“可以从一个侧面、一个角度构思作文”所以我们在构思的时候可以分开从青蛙或螃蟹两个方面进行思考。 如果从螃蟹的角度思考，我们不难看出螃蟹之所以找不到去河边的路，是因为它对青蛙的意见生搬硬套，不从自己的实际出发。从这个角度出发我们可以得出“对别人的意见不要盲从”“接受别人好的意见（思想）的同时也要结合自己的实际情况”等观点。 如果从青蛙的角度思考，我们也可以看出青蛙之所以好心没办成好事，是因为它给别人提建议是只是从自身出发而没有站在螃蟹的角度替它着想，忘记了它天生是横着爬这一特点，结果好心办坏事。从这个角度我们可以得出“帮助别人（给别人提建议）要多站在别人的角度想问题”等类似的观点。如果有同学全面地把握材料，提出“误会源于错误的沟通”等观点并能自圆其说，那也属于切合题意。 6、阅读下列材料然后按要求作文。 果戈里在自己的作品发表之前，有先请别人提意见的习惯。有一次，他写好一个剧本，把当时最有名的诗人茹科夫期基请来。一吃完午饭，他就开始朗读自己的新作。年迈的茹科夫期基有睡午觉的习惯，听着听着，不觉打起盹来了。过一会儿，诗人睁开眼睛时，果戈里对他说："你看，我希望听到你的意见，而你的瞌睡就是最好的批评。"说着，就把剧本投入了火中。 要求：就这则材料，写一篇评论文章，自拟题目，不超过800字。 [可供选择的角度] A、严格要求出精品 B、虚心是完善的重要条件（上两个是本质意义） C、要敢于"推倒重来"（这是从A、B项生发出来，从另一角度赞扬果戈里） D、对自己创造的成果应取审慎态度 E、何必付之一炬（这两个是逆向思维，在未弄清作品的要害之前，仓促焚毁不一定就是严肃的态度。） 7、阅读下列材料然后按要求作文。 有个鲁国人，擅长织麻鞋，他的妻子擅长织白绢。他们想到越国去居住，于是有人对他们说：“你们将会贫穷不堪了。”这个鲁国人问他是何道理，那人说：“麻鞋是穿在脚上的，而越人是赤脚走路的，白绢是做帽子的，而越人是披发的，你们夫妻的特长，在越国是无用武之地的，怎么不穷呢？” [立意提示] （1）横向立意：就是在思考问题的过程中，思维顺着原材料所告诉读者的指向去考虑。据此，我们顺着原材料分析就会发现，由于越人赤脚走路不戴帽子，那么鲁人到越国去必然会穷。这就告诉我们无论做什么事，都不能脱离实际。这种立意的好处是能紧扣材料的基本倾向、主要观点，因而不会出现偏题、走题的现象。 （2）反向立意：就是把原材料的问题倒过来想想，从相反的角度对原材料提出质疑。那么，我们对上述材料就会提出疑问，鲁人到越国去一定会穷吗？我们会认为正因为越人赤脚、披发，鞋帽就大有市场，就会得出鲁人未必会穷的结论。这就要求鲁人敢于尝试、敢于冒险、敢于改革。这种立意是一种扩散性思维，能开拓学生的思维能力，写出新意，是寻求新思想，提出新见解，阐发新理论的一种思维角度。 （3）延伸立意：就是在原材料已知内容的基础上，对原材料作合理的联想，进行恰当的推理、引伸。我们就会设想：鲁人听了劝告之后，会有什么反响呢？去还是不去呢？去与不去各将产生什么样的结果呢？这就需要每个人作恰当的想象，从而得出“亏本生意做不得”，“无用武之地焉能致富”等观点。这种立意是顺向立意的更深一层的发展，有利于学生想象思维的进一步发挥，使学生能够进行恰当合理的逻辑推论，写出立意新颖、主题深刻的文章来。 （4）类比立意：就是通过联想，把材料的已知内容同材料外的其他内容由此及彼地联系起来考虑，找出其中的相似点。这样，就可把材料内容与当前实际联系起来，进行类比，告诉我们办企业、做生意，要根据当地的生产、消费、风土人情等情况，也要根据需要与可能，那么就要求我们考虑动机与效益，又要扬长避短，才能生财有道。这种立意便于联系实际，提炼深刻、高远的主题，使作品富有浓郁的时代色彩和生活气息。 8、阅读下列材料，按要求作文： 三位年轻的海军新闻工作者在北京进行了一次特别采访，题目是：中国人，你还记得“甲午”吗？ 一位来自佳木斯的三十多岁的东北汉子愣愣地问：“‘甲午"是个啥？”给他解释后，他说：“现在都兴公历了，连俺屯子里的庄稼人都不看皇历了，谁还弄得清什么‘甲午"！” 从上海来京旅游的林小姐说：“甲午战争我是晓得的。好像是在初中学过的吧。林则徐这个海军司令没当好，让日本人打沉了好多条船，不过他禁烟还是有功的。”一位在颐和园北窗门外卖各种纪念章的中年人说：“那是多少年前的事了，知道了也没用。打仗是当兵的事，做生意就是多赚点少赔点。” 人们几乎对此问题都感到意外。 [立意提示] 分析这则材料题旨的时候，首先要明白三个人各谈了什么内容。第一个人把甲午只看作是纪年的一个标志。第二个人把甲午战争与鸦片战争混为一谈。第三个人对甲午印象模糊，认为它不关自己的事。这三点内容是材料本身提供的，一般来讲能够说出。但仅仅做到这一步还是不够的，还应该归纳三个人谈话的共同点，即这三个人或不知道甲午战争，或印象模糊，反应冷淡。由此结论再进一步作系列的思考：作为一个中国人该不该忘记甲午战争？该不该忘记邓世昌与侵略者浴血奋战的民族气节？该不该进行中国近代革命史的教育……通过这些思考后，再进一步从反面发问，对甲午战争一无所知的青年人，能有历史的责任感、使命感吗？通过一层层深入的分析，对材料的题旨就明了了，认识也深刻了，写起作文来也就不会偏题甚至离题。 9、阅读下列材料，按要求作文： 从前有个国家，境内有一眼泉水，名曰“狂泉”。国内的人吃狂泉的水，没有一个不发狂的。只有国王不吃狂泉的水，没发狂，言行举止都很正常。 可是，发狂的人认为国王没有发狂是得了发狂病。于是，大家商量，一定要为国王治发狂病。他们冲进王宫，把国王捉住，摁倒在地，用艾火烧，用银针刺。 国王受不了痛苦的折磨，只好到狂泉舀了一瓢水喝下去。国王刚喝下狂泉里的水，便发狂了。 于是，这个国家君臣上下没有一个不发狂的。大家手舞足蹈，十分高兴。 [立意提示] 对这则材料、该先读懂它的意思．再用简洁的语言把它表述出来。它的意思是：国人因饮“狂泉”而发狂。又迫使国王发狂。然后再作进一步的分析，国人发狂是不正常因行为，但他们并没有意识到，自己不正常，反而把国王的正常认为是反常。由此概括它表现出来的一般意义，即不正常的东西如果成为一股潮流就会改变一切。再深一步分析，就会发现要使行为正常、不畸形，只要意志坚定，远离畸形，那么被同化的危险性就小些。那精神畸形呢？它如果形成一股强大的习惯势力，就具有惊人的同化作用。它会从思想上、精神上改变人、改变社会，使社会步入不正常的轨道。可见，指导思想上的失误，往往会造成重大的损失。从这个意义上来讲“大跃进”“文革”给我们的教训是深刻的。因此，我们应对这种畸形思想进行持久的、不折不扣的斗争。 10、阅读下列材料，按要求作文： 武汉市东湖之滨的珞珈山，是武汉大学的所在地。山上有闻名遐迩的樱花园。每年的樱花时节，流光溢彩，游人如织。于是，总见一些青年朋友穿着和服在樱花丛中摄影留念。一次，一位在武汉留学的韩国青年见此大为不解，她对她的导师说：“他们为什么要穿着和服去照像呢？我们韩国也有樱花，但从没有人穿着和服去同樱花照像。”她的导师苦笑了一下，无言以对。 [立意提示] 这则材料从导师的“苦笑”“无言以对”来看，表现了导师对那些穿着和服照像的青年人的不满和鄙视。导师的心声体现了命题者的意图，也体现了材料的主旨，即批评那些穿和服照像的中国青年，批评他们崇洋媚外，民族尊严沦落，国家观念淡薄。 这则材料所涉及的对象有四个：一是游人，二是中国青年，三是韩国青年，四是导师。这四个对象表现为材料的四个角度。而最能表现题旨和意图的是第二和第四角度度。在第二和第四个角度中，假如从反面立意，指出“苦笑”是思想封闭的表现，由此而论证中国要走向世界，要增进各国人民的友谊，就必须解放思想。这个文意，虽然新，但不符合材料的题旨和命题者的意图。所以在平时的作文训练中，我们应当正确把握角度与题旨的关系。如果一味求新，“反弹琵琶”，只会曲解原材料的意思。 11、阅读下面的文字，根据要求写一篇不少于800字的文章。 一个农民曾经向一位教授这样问道：“先生，一个聋哑人曾到五金商店去买钉子。他先把左手中的两个手指放在柜台上，然后用右手做钉锤的样子。服务员拿出一把锤，他摇了摇头，并用右手指了指放在柜台上的两个手指。服务员拿给他钉子，他点了点头。这时候，恰巧有个盲人近来。先生，请你想象一下，他将如何买到一把剪子？” “噢，很简单，只要伸出两个指头，模仿剪子剪布的模样就可以了。”教授从容地回答。 其实，盲人是会说话的。 全面理解材料，但可以从一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定文体，确定标题；不要脱离材料内容或其含意范围作文，不要套作，不得抄袭。 12、请阅读下面的文字，根据要求写一篇不少于800字的文章。 农夫汤姆养了一群羊。放牧时，他总是放声高唱：“我雪白的羊群啊，多么可爱……”可是有件事让他感到有些遗憾——他的羊群里还有一只黑羊。汤姆盘算着要卖掉黑羊：“这样我的羊群里就都是可爱的白羊了。” 冬天到了。一天，在一场暴风雪中，汤姆与羊群走散了。当暴风雪停息的时候，漫山遍野银装素裹，汤姆四处寻找，哪里还有羊群的影子？这时，汤姆看到远处有一个晃动的小黑点，跑过去，果然是那只黑羊！其他的白羊也在那里。汤姆高兴地抱起那只立功的黑羊：“多亏有了你！” 春天，汤姆的羊群里又多了几只小黑羊，他的歌声依旧嘹亮：“我的羊群啊，多么可爱……” 请全面理解材料，但可以从一个侧面、一个角度构思作文。自主确定立意，确定文体，确定标题。不要脱离材料内容或其含意范围作文，不要套作，不得抄袭。 13、阅读下面的文字，根据要求写一篇不少于800字的文章。 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：“我去请最优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！”一面说着，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。 14、阅读下面的材料，按要求作文： “如果你把所有的错误都关在门外时，真理也就被关在门外。”----（印度）泰戈尔 “不要给我忠告，让我自己去犯错误。”----（意大利）朗根尼西 “人们若想有所追求，就不能不犯错误。”----（德国）普朗克 全面理解材料，但可以从一个方面一个角度构思作文。自主确定立意，确定标题，选定文体；字数800字以上；不要脱离材料内容或其含意范围作文，不要套作，不要抄袭。 15、阅读下列材料，根据要求作文。 1968年，在墨西哥奥运会的百米赛道上，美国选手吉"海因斯撞线后，转过身子看运动场上的记分牌。当指示灯打出9．95的数字后，海因斯摊开双手自言自语地说了一句话。但他到底说了什么，谁都不知道。 1984年，洛杉矶奥运会前夕，一位叫戴维"帕尔的记者在办公室回放奥运会的资料片，突然对这个地方产生了兴趣。他找到了海因斯，海因斯一头雾水，甚至否认当时说过话。戴维说，你确实说话了，有录像带为证。海因斯看完戴维带去的录像带，笑了，说：“难道你没听见吗?我说，上帝啊!那扇门原来是虚掩着的。” 海因斯接着解释说，以詹姆斯"格拉森医生为代表的医学界断言，人类的肌肉纤维所承载的运动极限不会超过每秒10米。30年来，这一说法在田径赛场上非常流行，我也以为这是真的，但是，我想我应该跑出10．01秒的成绩。于是，每天我以自己最快的速度跑50千米。因为我知道，百米冠军不是在百米赛道上练出来的。当我在墨西哥奥运会上看到自己9．95秒的纪录之后，我惊呆了，原来，10秒这个门不是紧锁着的，它虚掩着，就像终点那根横着的绳子。 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；不要脱离材料的含意作文，不要套作。 [写作导引] 构思作文时要注意三点：第一，浓缩材料，提取主旨。给材料作文，常规写法就是先精要概述材料，放在文章开头，并亮出依据材料提炼出的观点。这则材料可以提炼的观点有：挑战极限，创造奇迹；凭借执著，打破成见；艰难困苦，玉汝于成，等等。第二，正反对比，彰显论述力量。本题写成议论文比较容易出彩。第三，事例的选择除注重典型性外，还要突出新颖性与广度。如可选择“亚洲飞人”刘翔110米栏训练与夺冠的例子，巴尔扎克成名之前于“狼狈”与困顿中在手杖上刻了一行字——我将粉碎一切障碍的例子，等等。 16、阅读下面的文字，根据要求作文。 宙斯想要为鸟类立一个王，指定一个日期，要求众鸟全都按时出席，以便选他们之中最美丽的为王。众鸟都跑到河里去梳洗打扮。寒鸦知道自己没一处漂亮，便来到河边，捡起众鸟脱落下的羽毛，小心翼翼地全插在自己身上，再用胶粘住。指定的日期到了，所有的鸟都一齐来到宙斯面前。宙斯一眼就看见花花绿绿的寒鸦，在众鸟之中显得格外漂亮，准备立他为王。众鸟十分气愤，纷纷从寒鸦身上拔下本属于自己的羽毛。于是，寒鸦身上美丽的羽毛一下全没了，又变成了一只丑陋的寒鸦了。 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，或者局部，自主确定立意，确定文体，确定标题；不要脱离材料的含意作文。不少于800字。 17、阅读下列材料，按要求作文： 1987年，75位诺贝尔奖金获得者在巴黎集会。有人问一位诺贝尔获奖者：您在哪所学校，哪个实验室学到了您认为最有价值的东西？出人意料，这位学者说，是在幼儿园。“在幼儿园学到什么呢？”学者答：“把自己的东西分一半给小伙伴，不是自己的东西不要拿；东西要放整齐；吃饭前要洗手；做错了事要表示歉意；午饭后要休息；要仔细观察大自然。从根本上我学到的东西就是这些。”这位学者的话代表了科学家的普遍看法。 在分析材料时，就要抓住学者话的本质。把自己的东西分一半给小伙伴：无私友爱品质。不是自己的东西不要拿：不贪的本质。东西要放整齐：严格的习惯。做错了事要表示歉意：知错必改的品质。吃饭前要洗手，午饭后要休息：良好的生活习惯。从而我们看出，老学者在幼儿园学到的是一些良好的品质和习惯，这些良好的品质和习惯使他取得了成功，实现了人生的价值，所以这一材料的本质问题就是：从小养成良好的品质和习惯使人终生受益。以此为论点，深刻，准确。 18、根据所给材料，联系实际，写一篇议论文。 《庄子》中有这样一则寓言：朱平曼喜好剑法，总想练就一身独步天下的绝技。他听说有个叫支离益的人善长屠龙之术，便赶去拜支离益为师，立志将这种人间稀有、世上少见的剑法学到手。他苦学苦练了三年，倾家荡产也在所不惜。终于他的屠龙剑术已达到炉火纯青的地步，便辞别了老师，开始仗剑闯荡江湖，希望杀尽天下害龙，显姓扬名。然而他四处寻觅却找不到一条龙的影子。其所谓的一身绝技，最终也没有任何用武之地。