在SPSS中如何对两个变量进行相关性分析

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”。

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）

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。

对于即将面临高考的学生来说，写出一篇高分作文是非常重要的。下面整理了一些写作文的技巧和方法，供大家参考！写作文的技巧和方法1高考作文写作技巧高考作文最重要的一个技巧，就是卷面工整，字迹清晰。阅卷老师在打分时，第一眼看到的就是考生的字迹，所以作文想要得高分，就要先把字写好。切记不要字迹潦草。考生在写作文的时候，要注意分段。如果是三四个段落，则显得过少，八九个段落，则显得比较琐碎。段落过多和过少都会引起阅卷老师的视觉疲劳，从而会影响分数。其实，对于作文分段中，还是要以五六个最佳。这样的段落分布是最舒服的。高考作文中，一般都是自命题作文或是半命题作文。如果题目起的好，作文就成功了一半了。考生在平时写作文时，在作文题目上就要多加练习，可以自己去网上搜一些题目写作方法和技巧，多加练习。考生在写高考作文时，先不要着急动笔，要先列提纲比较好。在写作文的时候，列提纲是很关键的。考生在列提纲的时候，要注意把开头和结尾写的详细一些。另外，高考考试时间有限，所以列提纲的时候，时间要掌握好，5-8分钟最佳。2高考作文如何得高分很多考生的作文分数都不高，大部分是因为考生不明确作文评分标准。所以考生想要写出高分作文，第一步就是先去网上或是找老师弄清楚作文评分标准。只有这样考生才能更加有针对性的练习。其次，考生在写高考作文的时候，要保证不偏题不跑题，这是作文得高分很重要的一点。另外，很多考生在写作文的时候都会犯一些低级错误，像是语句不通顺、病句、错别字等等，这些错误在高考中都是会扣作文分数的，应该尽量避免。考生想要高考作文得高分，文章的中心一定要明确，段落结构也要清晰，写作文体也要符合要求。还有高考作文讲究的不是华丽的辞藻，要有真情实感，这样才能提高作文的分数。

1. 惜别 伤离方寸乱，忘了临行，酒盏深和浅，好把音书凭过雁，东莱不似蓬莱远。 2. 同学们怀着依依 惜别 的心情离开母校。 3. 多情却是总无情，唯觉尊前笑不成。蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。 4. 姐姐怀着依依 惜别 的心情向亲人挥手，登上了远航的客机。 5. 蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。杜牧 6. 曾经，我们听着布谷鸟的歌期待原野的碧绿；在依依 惜别 的长亭中期待晚霞中驶来蓦然心动的归舟。曾经，我们在勤奋的劳作中期待丰厚的收获；在灿烂星光下期待如泣如诉的曼陀铃驱散缠绵不去的忧愁。 7. 毕业典礼一过,同学们怀着依依 惜别 的心情离开了母校。 8. 我和朋友依依 惜别 的情景,至今记忆犹新。 9. 曾经，我们听着布谷鸟的歌期望原野的碧绿；在依依 惜别 的长亭中期望晚霞中驶来蓦然心动的归舟。曾经，我们在勤奋的劳作中期望丰厚的收获；在灿烂星光下期望如泣如诉的曼陀铃驱散缠绵不去的忧愁。 10. 此时此刻，充盈在我们心间的，既有师生之情，又有 惜别 之意，更有"青出于蓝而胜于蓝"的骄傲和自豪。 11. 我们一定要爱 惜别 人创造的劳动成果。 12. 夏令营结束时,同学们难舍难分,依依 惜别 ,留下许多珍贵的照片。 13. 有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。 14. 多情却似总无情，惟觉樽前笑不成。蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。杜牧 15. 依依 惜别 时，我们总能自欺的释出诸如‘天下无不散之筵席"、‘分久必合"的“片段”。 16. 告别家乡的父老相亲， 惜别 昔日的儿女情，征兵入伍进行中。愿你英姿飒爽走出去，保卫祖国开创天地，勇于奉献吃苦耐劳，军旅生涯屡建奇功，衣锦还乡凯旋荣归。 17. 柳絮飞舞了，榆钱飘落了，蝴蝶和落在地上的油菜花瓣依依 惜别 ，豌豆花变成了肥绿的嫩荚。 18. 牵挂是慷慨的给予与无私的奉献，是深深的祝福和默默的祈祷；牵挂是浓郁的感情咖啡，是依依 惜别 的祝福；牵挂是灵魂的絮语，是心灵的对话；牵挂是人与人之间的一种真情流露，是源自心底的一份纯真的期盼。 19. 斜行向上的蒲公英种子，顺着阳光的轨迹慢慢前行，只剩下一株光秃秃的蒲公英花径，默默呆在原地，似在挥手祝福，又似在流泪 惜别 ，其实蒲公英种子与蒲公英告别并不需要太多告别的话语，只是默默，默默的挥手再见。 20. 忘记过去名言万物有时，离别有时，相爱有时。花开花落，有自己的时钟，鸟兽虫鱼，也有感应时间的功能。怀抱时， 惜别 有时，如果永远不肯忘记过去，如果一直恋恋不舍，那就是永远看不见晴空。 21. “莉莉，这是我最喜欢的布娃娃，我把它送给你，以后你要是想我的话就看看它吧！”“谢谢你，我一定不会忘记咱们之间的友谊。”两个小孩在机场依依 惜别 。 22. 我是不想让某种生活方式成为生存惯性的，因为我要能随时地跳出来。但是我对你想念情感总如岩下的泉一样，滴滴点点很快汪出一潭，舀去后又来，无有止境。每次我都依依 惜别 觉得是为自己觅到了出路，谁知道每次还是恍恍惚惚如困兽八面突围。 23. 我将暴风般的爱情藏在心底，那是为了不给对方任何心理压力，我的爱情越是珍贵，相对地，也越珍 惜别 人的爱情。 24. 我们都知道，风雨之后，才能见彩虹。但我们都希望，最好能直接坐在彩虹里，他人已经为你布置好绚丽的世界。可 惜别 人为你布置的景致，他随时都可以撤走。 25. 我和小虎从小一起长大，他家要搬到外地去，临行前，那依依 惜别 的情景，至今仍历历在目。 26. 友情又失月下愁，夕阳西斜夕当头，步入情通无止境，受害只能又换友，骑仕缺马一人走，似是伊人已分手，千里相逢在何年，借此 惜别 二十秋。 27. “谢师宴”、“告别宴”，名目繁多的宴请成为临近毕业的高校毕业生表达感激、 惜别 之意的方式。 28. 又到毕业时，情依依，别依依，千言万语化作无语，你忘不了我，我忘不你，相逢会有期。献上依依 惜别 的祝愿，愿幸福快乐与你相伴。分离熔得友情更浓，重逢在灿烂的明天。 29. 泪湿罗衣脂粉满。四叠阳关，唱到千千遍。人道山长水又断。萧萧微雨闻孤馆。 惜别 伤离方寸乱。忘了临行，酒盏深和浅。好把音书凭过雁。东莱不似蓬莱远。李清照 30. 满世界的雪光都汇聚在我床上的丝绸上面。我十分担心丝绸和那些光一起流走了。心中竟然涌上了 惜别 的忧伤。闪烁的光锥子一样刺痛了心房，我放声大哭。阿来 31. 爱情，是一种甜蜜的幸福，也是一种奢侈的幸福。幸福，是心灵的感受，而不是婚姻的状态。当你懂得珍惜自己、珍 惜别 人，就是拥有幸福最大的财富。 32. 杨柳依依曾 惜别 ，清风细细思念切。各在天涯共明月，祝福何须问时节。你我关系非常铁，时光流逝不磨灭。但愿好友长愉悦，平安幸福两不缺。 33. 不能预知，却隐约感到不安，自古以来，那些 惜别 以花期为诺的男女，似乎都是错过，因过而错，因错而过。”。唐七公子 34. 清风明月本无价，遥山近水皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命多热情，幸福甜蜜握在手！清明节，祝幸福安康！ 35. 如果被邀请，我会参加他的 惜别 会。 36. 道一声珍重，回不去两个从前，说一句 惜别 ，看不见一双明天，念一首故诗，解不开那对情缘，唱一曲柔歌，化不了彼此离愁。再会了，我和曾经，我的爱...... 37. 万物有时，离别有时，相爱有时。花开花落，有自己的时钟，鸟兽虫鱼，也有感应时间的功能。怀抱时， 惜别 有时，如果永远不肯忘记过去，如果一直恋恋不舍，那就是永远看不见晴空。张小娴 38. 狂乱的风暴过后，宁静而美丽，忧伤而动人，深蓝色的天空，几朵白云飘过，微风此刻轻抚着大地，掠过广场上众人的头顶，一股凉意油然而生，面容上皆露出了不舍 惜别 。锅底菜 39. 夏天依依 惜别 ，秋天漫步走来。不知秋水几何，只知你我相知。思念不分时节，秋近更显真情。送去短信一条，捎去真情真意。秋天到了，愿你快乐。 40. 尚羲先送肥鸟离开，两人在天马马车前依依 惜别 ，尚羲给肥鸟塞了一车的好吃的，虽然想过给肥鸟什么珍贵的玉佩啊什么的作为信物，但是，想到那个倒霉的紫玉玄冰，尚羲觉得还不如送肥鸟一大堆美食来得实用。Lililicat 41. 清风明月本无价，遥山近水皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命。 42. 我相信无私的人会得到上帝的爱戴，我相信珍 惜别 人的人才会被别人珍惜，今天是世界无车日，停下你的爱车，对环境关爱一点，对别人的身体珍惜一点，你就是最幸福的人！ 43. 多情却是总无情，如胶似漆心相通；唯觉尊前笑不成，甜言蜜语表真情；蜡烛有心还 惜别 ，天涯海角真心贴；替人垂泪到天明，天长地久伴一生；祝愿爱情甜蜜，幸福如意。 44. 清风明月本无价，近水遥山皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命多热情，幸福甜蜜握在手！清明节到来之际，预祝幸福安康！ 45. 夏天依依 惜别 ，秋意渐渐浓烈。几度清风朗月，人间换了季节。岁月渐行渐远，思念不知不觉。千山万水重叠，难将友情阻截。立秋祝福情切，愿你幸福愉悦。 46. 在 惜别 宴上，莫妮卡与马林斯基的一名芭蕾女伶跳了一支华尔兹z aojv.，并被献上红萝卜蛋糕、一条围兜与一块头巾等退休礼物。 47. 与君离别，不知其期，蜡烛有心还 惜别 ，替人垂泪到天明。日日相思夜未眠，致使人比黄花瘦，与君离别，如之何勿思！君已走远，曷至哉！ 48. 作弊的时候，像父亲一样的严厉，呵斥那些坏习惯；难题的面前，像母亲一样的温柔，破解那些乱麻团；出师的时候，像情人一样的不舍，流露那些 惜别 意。亲爱的老师，9月10日教师节，远方的我们，时刻都在想念你的深厚情意！ 49. 招待会热烈隆重，始终洋溢着欢乐祥和的气氛。张清洋总领事与各界友人畅叙友情、合影留念，中外来宾对张总的依依 惜别 之情溢于言表。 50. 清风明月本无价，近水遥山皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命。 51. 夏天依依 惜别 ，秋意渐渐浓烈。几度清风朗月，人间换了季节。岁月渐行渐远，思念不知不觉。千山万水重叠，难将友情阻截。秋来祝福情切，愿你幸福愉悦。 52. 清风明月本无价，近水遥山皆有情，杨柳枝头弄春柔，处处犹存长者风，山花烂漫香盈袖，徐徐清风吹哀愁，浓情蜜意何其重， 惜别 折尽河边柳，踏青出游亲自然，深深祝福心中留，感恩生命多热情，幸福甜蜜握在手，预祝你清明多快乐，豪情壮志有势头！ 53. 依依 惜别 ，浓浓情意。同窗共读，美丽的校园撒下欢乐无数；嬉戏玩耍，青春的岁月翩跹绚丽舞步。这一段时光，铭记永远；这一份情意，今生不变。愿你前程似锦，人生辉煌！ 54. 可以给你看一个例句。离别时刻他们俩难分难舍，又说了好多 惜别 的话。 55. 两下里怨离 惜别 ,分外恩情,一言难尽。 56. 则因将“涵洞”误写为“寒垛”一词告败;西藏队益西措姆、马睿彤、王文秀,也因分别写错“蹉跎”、“专横跋扈”、“不遑”各考点词而 惜别 书写台。 57. 礼堂外,前来哀悼送别的群众,手拿菊花、花圈,打着“为祖国,鞠躬尽瘁死而后已;铸神箭,精忠报国青史流芳”等各色标语,传递 惜别 深情。 58. 情无限,人自痛伤 惜别 ,珠泪向檀郎泛。 59. 这一条陆地岸线之上,排列着许多一二寸长的桅樯细影,绝似画中的远草,依依有 惜别 的余情。 60. 在依依 惜别 中,战友们告别了慰问团的吉普车,这所小学渐渐又恢复了往日的沉寂与平静。 61. “ 惜别 匆匆,未罄所怀,依恋何极……残年暮景,再见无缘……”“铁血”并非铁石,倾诉衷肠,真情毕露,读来令人欷?。 62. 整首歌曲不着痕迹,绘景直白自然,场面栩栩如生,起承转合优雅从容,情景交融,蕴藉深沉,将情人 惜别 时的真情实感表达得缠绵悱恻,凄婉动人。 63. 台中地检署5日发出执行命令通知书,颜清标将于2月19日,也就是农历大年初十,就得入监服刑,颜清标今天宴客无疑是入监前的 惜别 会。 64. 凌默涵 惜别 ,搞得凌大小姐食不下咽,值觉得对不起这个小丫,刚入学一周就去探。 65. 陈冲发表感言时,不改幽默个性,谈笑风生, 惜别 茶会虽然离情依依,但也不时爆出阵阵笑声。 66. 在这凤凰花开的火红季节,又迎来了与同学们依依 惜别 的时刻。 67. 1955年,沟胁千年将返回日本,已在病危之际的杜江群被人用担架抬着,来到武汉关的码头,和心上人依依 惜别 。 68. 西藏队益西措姆写错“蹉跎” 惜别 书写台。 69. 虽然已认了兄妹,终究男女有别,刘卓也不好在此留宿,相约常来常往才依依 惜别 。 70. 中国地震局局长宋瑞祥、伊朗驻华大使等人到机场迎接中国国际救援队的归来,队员们合影留念,依依 惜别 。 71. 河边临风飘曳的杨柳,仿佛也在诉说 惜别 的哀愁。 72. 再看那岸上的物及思人,那些蓼花苇叶,翠荇香菱,也都觉摇摇落落,似有 惜别 故人之态,迥非素常逞妍斗色之可比. 73. 毕业季骊歌四起,相守了四年同学依依 惜别 之余,颇有几分“莫愁前路无知己”的悲壮。 74. 他不止一次在不同的场合听到过此诗,仿佛只要有送行宴,不请歌姬们唱上一曲阳关三叠,就显不出 惜别 之意。 75. 后来他决定兴举救国运动,在回国的途中路过京都,并在这里留下了倾注 惜别 之情的诗词“雨中岚山”。 76. 豪门出生的她却爱上了草根出生的他,从小就是同学的他们彼此相爱,却无奈被棒打鸳鸯,就此 惜别 。 77. 伊人,前世与你依依 惜别 之后,流年似水,岁月如风,不觉已是千载风雨万载秋。 78. 即是君臣又是挚友,江东双杰,周郎与孙郎,总角相交,公瑾伯符天挺秀,中道君臣 惜别 。 79. 美阿县华裔议员赖燕屏举行卸任 惜别 会。 80. 台行政团队 惜别 茶会离情依依。

辞别的意思： [cíbié] 临行前告别：～母校，走上工作岗位。 辞别百科解释： 辞别，汉语词汇。拼音：cíbié释义：指分别；告别。 辞别的详细解释： 辞别 [cí bié] 分别；告别。 《后汉书·东平宪王苍传》：“辞别之后，独坐不乐，因就车归，伏轼而吟，瞻望永怀，实劳我心。” 唐 韩愈 《送惠师》诗：“离合自古然，辞别安足珍。”《醒世恒言·独孤生归途闹梦》：“ 遐叔 久寓 西川 ，平安无恙。如今已经辞别，取路东归。”《说唐》第四三回：“ 秦王 十分感激，提刀上马，拱手辞别而去。” 柳青 《创业史》第一部第十六章：“他在房门口辞别了 杨书记 。” 辞别的近义词： 辞行，分辨，告别，分离，差别，阔别，离别，诀别，决别，辩别，分辩，别离，辨别，分袂，分别，告辞 辞别的反义词： 相逢 辞别造句： 1、爷爷十六岁时就辞别了父母，一个人外出谋生。 2、他辞别了父母，踏上了求学之路。 3、年前，爸爸辞别了家人，到很远的地方去打工。 4、习武者常用抱拳来表示问候或辞别。 5、我们就要辞别母校，升入中学了。 6、临走时，母亲带上他，一家一家地与乡亲们辞别。

要扣材料来展开论述 ，下面情况要避免1.通篇不引材料。有的考生，整篇文章，没有一处是扣材料的，这怎么能算是材料作文呢？这样写，即使 是立论正确的文章，也会判为不及格，立论错误的，就更不用说了。 2.开头转抄材料全文或局部，然后，就一直没有再扣材料来写。3.写到文章的最后，才点一下材料，开头和中心部分，完全没有点材料。 材料如何用可灵活点，如：麻雀说燕子 是怕冷的懦夫 燕子说黄鹂 徒有一身美丽的装束 黄鹂说百灵 声音悦耳动机不纯 百灵说最无原则的 要算那鹦鹉 鹦鹉说喜鹊 生就一副奴颜媚骨 喜鹊说苍鹰好高骛远苍鹰说麻雀寸光鼠目 根据《鸟的评说》，自选角度，自拟题目，联系生活实际，展开议论，写一篇不少于800字的议论文。例一：麻雀讥笑燕子怕冷，燕子就笑黄鹂虚有其表；百灵歌声悦耳动听，却被黄鹂说成动机不纯，鹦鹉会学人说话，却被百灵嘲笑为无原则的家伙……寓言诗《鸟的评说》，引起我们的深思：嫉妒，而不正视别人的优点， 是我们成长发展的大敌，要取得成功，必须虚怀若谷，博采众长。 例二：麻雀说燕子是怕冷的懦夫，燕子说黄鹂徒有一身美丽的装束，黄鹂又数说百灵，百灵又数说鹦鹉……最后苍鹰说麻雀寸光鼠目。鸟儿们你说我，我说他，形成了一个怪圈。 我们实际生活中有些事与这鸟的评说又何其相似啊！王说李胆小怕事，李说陈媚上欺下，陈说丁心怀叵测，丁说王胆大妄为。每个人眼中看到的都是别人的不好，嘴上说的都是别人的不对，可就是没有一个人看看自己的不够，想想自己的不足。

　作文技巧谈一：如何才能作到新材料作文的扣题　　题乃文章眼、篇之魂。能否扣题，是作文特别是考场作文成败的关键。多年来，考场作文有“三大死刑”，即“偏题”、“错体”、“灰旨”，它让一代又一代考生们谈之色变，被有的考生戏称为“偏头怪身灰指甲”，其中以“偏题”最为严重，“偏题”就是没扣住题旨。而作文的扣题固然与审题、选材密切相关，但是学会掌握一些具体的扣题技巧，也相当重要。即便审题准，选材佳，但如果行文中不懂扣题，也会出现“一着不慎，全盘皆输”的惨局。有人说，有时一两句话就有可能“救活”一篇被判死刑的跑题作文，起到点石成金的效果。其实这种起死回生、化腐朽为神奇的功夫，就是扣题的功夫。　　一、扣题问题　　、因误解而离题。或者对题目的含义理解不准；或者对题目的感情色彩把握不当；或者将题目中的局部当作整体，只扣其中的一部分。这些做法都是偏题离题。比如：　　①对话题“借口——弱者的托辞”，一些同学大谈有时候借口也能寻求心理平衡，降低心理压力。这样一来，将“借口——弱者的托辞”这个话题变成了话题“借口”，只顾及了话题中的一部分，造成了整体偏离话题。　　②北京2010年的中考作文题是以“凝聚”为题，就这两个抽象的字，学生可能一时难以适应，难以和自己平时熟悉的内容建立起联系，于是可能就只会东拉西扯，自然就扣不住题，不能较好地突出中心。　　、因随意而离题。作者没有紧扣题目和中心的写作意识，写到哪里就顺势说下去，也不管是否符合主旨的需要，出现主次不分等问题，这样很容易导致行文离题的问题。比如：　　①对半命题“窗外的______”，一考生拟题为“窗外的美景”。文章描述生动，文采飞扬，结构清晰，材料丰富。但是，作者只是在文章前半部分写“窗外”，中间提出：“那么窗内又是怎样的呢？”然后过渡到写“窗内”。整篇文章的重点就是写“窗内”。很明显，由于作者写作的随意性，导致文章偏离了题意。结果，文章被评为三类下。　　②2010年深圳中考作文题“奖励自己”，有一个同学花大篇幅写“为什么奖励自己”，貌似合题，实质上是没有审清题目中是个动宾短语，因而便没有突出“奖励”这个行为，较好的写法是开篇点一下奖励自己的原因，然后放手写奖励的过程。　　、因忽视而离题。只重视狭义的“题目”（不包括导语等）或者“话题”，而无视导语的限制，这也是造成离题的一个原因。比如，导语中有“请结合自己的亲身经历或感受”或“选取你所经历的一幕”等的要求。前者如果不是叙述自己的经历，而是写一些泛泛而谈的空洞的内容，后者却是写出了多件事，那么，你就离题了。比如，2010年南通市中考作文题：以“让我轻轻地告诉你”为题写一篇作文，要求：①要有自己的亲身经历或体验,不得抄袭；②除诗歌外文体不限；③不少于600字；④文中不得出现真实的地名、校名和人名；⑤书写要正确、规范、美观。　　二、扣题步骤　　为了说明的方便，这里以一则材料为例来对扣题步骤作一梳理。　　林肯曾在给朋友的信中谈到幼年的一段经历：　　我父亲在西雅图有一处农场，上面有许多石头。正因为如此，父亲才以较低的价格买下了它。有一天，母亲建议把上面的石头搬走。父亲说，如果可以搬走的话，主人就不会卖给我们了，它们是一座小山头，都与大山连着。有一年，父亲去城里买马，母亲带着我们在农场劳动。母亲说：“让我们把这些碍事的东西搬走，好吗？”于是我们开始挖那一块块石头。不长时间，就把它们弄走了，因为它们并不是父亲想像的山头，而是一块块孤零零的石头，只要往下挖一英尺，就可以把它们晃动。　　在你的生活中，有类似的经历或见闻吗？请以“石头与山头”为话题写一篇文章。　　要求：①立意自定；②文体自选；③题目自拟；④不少于800字。　　步骤一：认真审题　　、搞清文题形式。作文的命题形式一般有命题作文、半命题作文、话题作文、材料作文、看图作文等，作文时就要加以区分，以运用不同的方法。上述材料属于话题作文类型。　　、分析文题要义。在看到文题时，要仔细分析题目，领会关键词语的含义，读出题目背后所隐含的信息，进而把握其要义，然后扣住其要旨来命题。　　比如，2011年浙江绍兴的中考作文是一个命题作文题：“微笑着，去唱生活的歌谣”，这里，要领会两点：一是题目内含了一个比喻，二是“微笑”与“歌谣”的含义，尤其要注意，这里的“微笑”只是一个表面现象，其本质应该是乐观、坚强、泰然等含义。再比如，2011年江苏常州中考作文题是“理解是一个慢慢的过程”，如果审题重心落在“理解”上，就偏题了。写作者必须扣住“过程”以及其前面的修饰语“慢慢的”三个字来谋篇布局。　　分析上述材料可知，“山头”意味着大困难,“石头”意味着小困难,面对困难，正确的态度应该是化大为小,不能放小为大。　　、留意文题要求。一般一个作文题都会从内容和形式两方面提出其要求，比如，前面所说的“要有自己的亲身经历或体验,不得抄袭”就是一个不容忽视的要求，还有对篇幅、文体等一般也会作出相应的限定。　　步骤二：恰当拟题　　除了全命题外，其他类型的作文题都涉及补题或拟题的问题。“题好一半文”，好的标题至少要符合三点：一是能扣住题旨，二是立意高远，三是引人注目。而且标题拟得好，还有利于打开思路，否则，文思就会受阻。　　笔者所教年级曾在一次月考中有这样一个作文题：“我身边的_____”,有的同学拟为“我身边的世界/中国”、“我身边的朋友/老师/小人（所见、属于有形的）”,这就一般化了，甚至令人费解或不解。若拟为“我身边的幸福/感动/温暖/美……”（所见→所感、属于无形的），则就是上等题了，因为它既符合题意，也在立意上高人一筹。　　在拟题中要达到扣题的目的，一个简单方便而又行之有效的办法就是：题目嵌入法 ，即在拟写文章的题目时嵌入能体现相关话题的字眼，这样就能确保所拟标题能扣住题意而不至于偏题。　　如上述材料中，我们可以拟出下面的题目：《困难——山头？石头？》、《那只不过是一块石头》、《不要把困难当成山头》、《管他石头与山头》、《石头真的是山头吗？》、《山头与石头之辩/变》等。　　步骤三：巧妙点题　　俗话说“题好一半文”，在考场作文中，当题目确定之后，行文过程中要能扣住题旨，那巧妙点题便是重要的一环，大致有以下六种点题方法：　　、设计题记点题——未成曲调先有情　　写作中，在文章题目之后、正文之前加上一两句或一小段精短的话，这就是文章的“题记”，即给文章戴上一顶“凤冠”。题记，相当于人的眉毛。浓眉大眼，活力无限；柳叶丹凤，风情万种；卧蚕眉，刚毅忠厚；新月眉，柔情似水……这样看来，写好题记，不仅可以增添文采，还能激发读者阅读兴趣。导引读者情感倾向，起到“先声夺人”的艺术效果。尤其是考场作文，如果能设计一则别具心裁的题记，定会给阅卷老师美好的第一印象，营造了愉悦的阅读心理，能在很大程度上提高作文“印象分值”。　　题记的语言形式多种多样，可以借用名人名言，可以引用一首小诗（或若干诗句）；可以是谚语、箴言；还可以是一段自我感悟的文字，甚至是一个短小的故事。总之，题记具有或点明题旨或提示内涵或设置悬念或交待缘由或抒发真情或增加文采或渲染气氛等作用。　　而在上述材料中，可以用以下内容作为题记来点题：　　①走自己的路，让别人去说吧。——但丁　　②面对困难，不绕道，不退缩。——题记　　③只要脊梁不弯,就没有扛不起的山。——感动中国人物洪战辉　　、开门见山点题——犹抱琵琶半遮面　　就是指在文章的开头部分直接开门见山，直击话题或题目中的字眼，以点明话题或文章的主旨，引得下文都围绕这个话题展开而不至于偏题。清人李渔《闲情偶寄》中言：“场中作文……开卷之初，当以奇句夺目使之一见而惊，不敢弃去”。这里的“开卷之初”，就是指文章的开篇。例如上述材料中可以这样开头：　　①林肯父亲廉价买回了一个有许多石头的农场，却认为那是山头而不去清除它们，后来，林肯的母亲带领孩子们清除了“山头”，因为它们只是埋入土里一英尺的石头。石头与山头，高度不知相差多少，但有时它们相差，不过一英尺的距离。　　②悲观的人说，困难是一座坚硬的山头，搬不起撼不动，只能束手无策；乐观的人说，困难只不过是浅埋于土中的石头，只要肯用心，轻轻一挖，便可以将石头搬起。　　③如果把一块石头看得如山头那般厚重，那么这块石头便真的不可撼动；如果把人飞上天看做是痴心妄想，那么人类的就永远没有飞翔太空的希望。别把问题放得太大，当你真正去做时，你会发现它原本没有想像中那么困难。　　④同样的石头，林肯的父亲认为，它是一个山头，不可挖动；林肯的母亲却用行动证实了，这“山头”，仅仅是一块块石头而已，林肯的父亲和生活中的许多人一样，用放大镜“看”见了大山，不去尝试，不去探索，而他的母亲，却冲破了假象，最终成功把它们搬走。　　、小标题式点题——一枝一叶总关情　　就是将作文的主题（中心、观点）从几个不同的侧面加以叙谈，组成几个相对完整的意义段，然后给它们各加上一个简洁、醒目的标题。它的好处至少有两点：一是条理清晰，能让阅卷老师迅速把握文章内容；二是能打破时空，为我们选材提供便利。上述材料中，我们以《困难——山头？石头？》为题，可以拟出以下几个小标题：①悲观者：石头=山头；②乐观者：山头=石头；③努力者：山头=石头=0。　　、重章反复点题——嘈嘈切切错杂弹　　就是指同一中心句散见于不同的段落或者将某一线索句或中心句单独成段，均匀分布在文章中，以展现事物的层次性和文章的条理性。比如上述材料可以按以下段落展开：　　段一：开头　　段二：化山头为石头，需要智慧……　　段三：化山头为石头，需要勇气……　　段四：化山头为石头，需要努力……　　段五：结尾　　、中间分析点题——乱花渐欲迷人眼　　就是在分析事例或说理中扣题,最好出现话题或题目的关键词,有时干脆示现观点。　　①爱迪生发明了电灯，这是一个十分曲折的过程。他做了成千上万次实验才让电给人类带来了光明。如果他认为发明电灯如同一个不可搬走的山头，那恐怕人类使用电灯的时间性要向后推迟，甚至永远不可能用上电灯。而他把研究的每一步看成一块块石头，在选择灯丝材料时，逐一排除的过程就是向下挖“石头”的过程，当实验证明钨丝最适合做灯丝的时候，就是让“石头”晃动的时候。　　所以，生活中，那些看似坚不可搬的山头，往往由碎石头组成。我们只要多往下挖一挖，也就能把山移走，多数的困难也就这样被分解掉了　　②宇宙“地心说”盛行的时代，人们对“地心说”信服得五体投地，几乎对它不产生一丝怀疑或否定。然而，哥白尼却不顾世俗的鄙夷的目光，不屑他人的诋毁，毅然地挪开了心中被公认的“地心说”这座“山头”，将自己所想付予实践。他夜以继日地工作研究，终于在大量的证据面前提出了“日心说”。后来他的“日心说”被认可，可以说他敢于挑战，敢于实践的精神十分可贵。后来，他的“日心说”被认可，可谓成功挑战了心中“山头”，山头最终风化成一块块可以移动的石头。　　③东晋时，秦王苻坚率百万之众渡江而来，过惯奢靡生活的东晋士大夫个个闻风丧胆，无心一战，惟有谢安力排众议，组织精兵，在长江迎战苻坚。谢安认为苻坚虽号称百万之众，但多是些被迫征发而来的士兵，军心不稳，战斗力不强，再者，苻坚集团内部矛盾尖锐，不能齐力，从这些方面来看，这个貌似强大的百万之众也就不堪一击了。最终，事实证明谢安的敢于挑战强敌是正确的，淝水之战，谢安谢玄大败秦王苻坚，前秦的百万之众风声鹤唳，铩羽而归。　　④纵观古今中外，人类发展的历史就是一部战胜困难、摆脱束缚的战斗史，正因为无数仁人志士知难而行，才有这辉煌的历史。所以什么是庸人？就是遇到困难就给理想，给自己打折的人。当不了总统就当个州长，州长还有点困难，不如做个区长吧，再不行就甘为平民。你给自己打折，命运还会给你打折。做什么事不会遇到点困难？因为畏惧就退却，退却之后就只能是一无所成了。　　人生路上，多少会遇到一些困难，我们不要将这些困难无限放大，视其为一座座不可逾越的山头。抖擞精神，放手一搏，走过之后才发现，它们只不过是一个个可以搬走的石头。　　、结尾呼应点题——回头一笑百媚生　　这种方法好处就是有放有收，而且可以将任性走远的文意拽回来，并以“豹尾”的力度进行点题。　　①面对困难，拿出阿甘的执著来吧，拿出陈燕的勇气来吧，把山头化成石头，把洪流化成小河，在无极限的人生中，奋斗争取，创造奇迹！　　②生命因为有了无数次风雨的撞击而显得精彩，因为有了那些类似“山头”的“石头”而显得神秘。我们轻轻拨去那一层面纱，会发现：原来那只是石头。　　三、扣题演练　　阅读下面的文字，根据要求作文。　　常识告诉我们，西瓜是圆的，如果有一天我们看到一只方形的西瓜会是何种反应？怀疑西瓜是真的，还是怀疑自己的眼睛？其实不必怀疑，它的确是一只真的西瓜——据报道，日本农民早在上个世纪就种出了方形西瓜。　　题1：我们在生活的其他方面也会碰到类似情形，存在会不断改变我们对世界的看法。请以“生活中的方西瓜“为题写一篇文章。　　注意：①立意自定。②文体自选。③不少于800字。　　题2：用上面所讲述的六种方法，分别对该文题予以扣题训练。　　附：扣题参考答案　　题1：参考范文见本博客另一篇：话题例文　　题2：题目嵌入点题：《“方西瓜”需要包容》、《善待生活中的“方西瓜”》、《“方西瓜”――社会进步的源动力》、《接纳“方西瓜”》等等。　　设计题记点题：我是一只西瓜，方方棱棱的。许多人见了我总是发出让我惊吓的声音，他们很惊奇，我也很奇怪。我要和他们说：看见我，不要大声呼喊。　　—一只方形西瓜的自述　　开门见山点题：常识告诉我们，西瓜总是圆的。这成了几千年来颠扑不破的真理，但日本农民却在上个世纪种出了方形的西瓜。生活中的常识往往会被打破，这就需要我们能够善待生活中的“方西瓜”——有违我们常识的东西。　　小标题式点题：段一，克隆羊多莉等告诉我们，要用发展的眼光看问题　　段二，接纳新事物，人类才会不断进步。　　段三，接纳新思想，国家才会发展，社会才会进步。　　段四，接受新知识，才能在竞争中永不言败。　　段五，生活在不断接纳中创造了乐趣。　　重章反复点题：“方西瓜”的出现，我们要勇于接纳　　“方西瓜”的发展，我们要敢于思考　　“方西瓜”的成果，我们要乐于享受　　中间分析点题：也许有人会说，常识是经过千百年锤炼的，是古人与今人智慧的结晶，又怎么可以容许违背常识的事物存在呢？其实，今天的常识又何尝不是昨天的“方形西瓜”呢？地球绕着太阳旋转，这是人尽皆知的科学常识了。当年哥白尼一提出“日心说”，却被教会斥为异端邪说，热心宣扬“日心说”的布鲁诺还为此付出了血的代价。又如“血液循环说”今天已经成为了妇孺皆知的常识，可当初发现这一学说的林奈，却被斥为魔鬼与疯子。既然如此，那么今天的“方西瓜”又何尝不会成为明天的常识？所以让我们善待生活中的“方西瓜”吧。　　结尾呼应点题：善待生命中的“方西瓜”吧！这会使科学发展得更迅猛，会使世界变得更加流光溢彩！