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众所周知，以往的高校录取分数线是高考志愿填报中很有价值的参考数据，而如何分析运用数据，方法千姿百态、各具特色。笔者经过近年实践探索，系统地以统计图示法（分差走势图、位次走势图、生源分布图）与平均分差法指导高考志愿填报，现将方法介绍，谨供参考。
一、走势图的类型
图1 ：分差走势图
图2：位次走势图
图1注:分差走势图：三条曲线分别为最高分（上方菱形标记）平均分（中间方形标记）最低分（下方圆形标记）；图中纵坐标的分值为录取分差（超过本一批控制线的分数）。
图2注:位次走势图：三条曲线分别为最高分位次（上方菱形标记）平均分位次（中间方形标记）最低分位次（下方圆形标记）；图中纵坐标的分数为全省位次。
1．分差、位次走势图的结合
把录取分数转化为相对分数，用分差来编绘走势图，对每年的分数进行比较，具有相对的合理性，但由于每年的试卷难易不一，各个分数段的生源分布不一，所以每年超过控制线的分数（分差），也不能相等。单纯以分差走势图进行分析变化趋势，有一定的可比性，但也存在着明显的缺憾，有时会对分数高低的变化趋势，做出不够准确的分析判断。
把分差走势图、位次走势图结合起来，使两幅走势图互为补充，可以客观、准确地体现出变化趋势。
例：北京大学（文科）
图3 （注：同图1）
图4（注：同图2）
若单从录取分差走势图的线条变化来看，我们一般会做出北京大学在福建录取分数下降（2004~2007年）的走势判断。但我们一旦结合位次走势图来进行比对后，我们就会修正单凭分差走势图做出的下降走势的判断偏差了，分差走势图中的2004年分差是100分，2006年分差是75分，转化为位次后，它们在全省位次同样是10，所以真正的走势应是平稳型的。
录取分数是外在的表现形态，起着决定作用的因素应是报考该校生源的人数多少与成绩高低。由于走势图中的曲线有虚实之分（尤其是平均分和最低分）对走势图的走势分析务必将分差走势图与位次走势图结合起来综合分析。
为了更利于估计得准确，这里引入“平均分差”，即各院校录取考生的平均分数与同批次录取控制线的分差，因此也叫“线上均差”。反映的是院校平均录取成绩高出同批次控制分数线的总水平。如北京大学2007年在福建省录取考生的平均分数是671分，当年福建省的重点控制线是562分，则北京大学2007年在福建省的录取“平均分差”是671-562＝109分。一般以六年（至少三年）“平均分差”的均值为参照分数，定量测算目标学校当年的录取分数，然后再根据高校六年（至少三年）走势图“平均分差”的变化趋势进行定性分析判断，从而修正预测分数、筛选高校。
2．利用“平均分差”均值测算高校录取分数
我们可以用一个简单的公式来表述“平均分差”和高校录取平均分之间的关系:
Y=C+€%LXn/n (n≥6)
Y：高校录取平均分，X：平均分差，C：省控线。
下面我们就通过实例来解释公式的使用方法。
以下是北京大学2002、2003、2004、2005、2006、2007年在福建省的录取信息（理科）：
可以看出，测算分数与实际录取最低分648只差一分。当然这样的精确率属于“小概率事件”，常见的情况是误差达到10分左右。按照预测分数填报高校，被录取的把握性则更大。
文字、表格和图形是表现统计数据的三种基本形式，用文字可以表现简单的统计数据，用表格可以使复杂的统计数据简单化、条理化，而用统计图形式则可以使统计数据简明、具体、形象、生动。如：平均分的位置接近最高分，说明生源成绩总体较高；反之，说明生源成绩总体偏低。同时，也可以使录取分差、位次的高低变化和发展趋势更有形象感、简明直观、一目了然，考生和家长可以根据平均分分差（高校当年录取的平均分减去相应批次省控线）曲线和录取分差曲线的起伏幅度和变化趋势应对录取“大小年”的波动。
走势图与平均分差法在志愿填报分析中的运用，是笔者在吴泽民教授指导下，运用概率统计学原理解决高考志愿中的核心问题——录取分数分析与运用的一次有益尝试，在指导实践中显示了化繁为简，直观形象、一目了然、通俗易懂、操作便捷，有效地提升高考志愿性价比的优点。它与“双分差”不同的是注重平均分差的变化走势并根据平均分差走势来进行调整、修正预测分数。但是，囿于样本容量、数量和多种可变因素，对未来的走势做出精确的量化预测判断仍缺乏科学严谨的依据（尤其是计划数少的高校），而定性分析则需要一定的实践经验。变化是永恒的，不变是相对的。数据是依据，但它毕竟是历史。如何在变化中寻找规律，如何进一步提升高考志愿的准确性和性价比，有待继续探索，谨供参考。
（编校 刘馨）
一、走势图的类型
图1 ：分差走势图
图2：位次走势图
图1注:分差走势图：三条曲线分别为最高分（上方菱形标记）平均分（中间方形标记）最低分（下方圆形标记）；图中纵坐标的分值为录取分差（超过本一批控制线的分数）。
图2注:位次走势图：三条曲线分别为最高分位次（上方菱形标记）平均分位次（中间方形标记）最低分位次（下方圆形标记）；图中纵坐标的分数为全省位次。
1．分差、位次走势图的结合
把录取分数转化为相对分数，用分差来编绘走势图，对每年的分数进行比较，具有相对的合理性，但由于每年的试卷难易不一，各个分数段的生源分布不一，所以每年超过控制线的分数（分差），也不能相等。单纯以分差走势图进行分析变化趋势，有一定的可比性，但也存在着明显的缺憾，有时会对分数高低的变化趋势，做出不够准确的分析判断。
把分差走势图、位次走势图结合起来，使两幅走势图互为补充，可以客观、准确地体现出变化趋势。
例：北京大学（文科）
图3 （注：同图1）
图4（注：同图2）
若单从录取分差走势图的线条变化来看，我们一般会做出北京大学在福建录取分数下降（2004~2007年）的走势判断。但我们一旦结合位次走势图来进行比对后，我们就会修正单凭分差走势图做出的下降走势的判断偏差了，分差走势图中的2004年分差是100分，2006年分差是75分，转化为位次后，它们在全省位次同样是10，所以真正的走势应是平稳型的。
录取分数是外在的表现形态，起着决定作用的因素应是报考该校生源的人数多少与成绩高低。由于走势图中的曲线有虚实之分（尤其是平均分和最低分）对走势图的走势分析务必将分差走势图与位次走势图结合起来综合分析。
为了更利于估计得准确，这里引入“平均分差”，即各院校录取考生的平均分数与同批次录取控制线的分差，因此也叫“线上均差”。反映的是院校平均录取成绩高出同批次控制分数线的总水平。如北京大学2007年在福建省录取考生的平均分数是671分，当年福建省的重点控制线是562分，则北京大学2007年在福建省的录取“平均分差”是671-562＝109分。一般以六年（至少三年）“平均分差”的均值为参照分数，定量测算目标学校当年的录取分数，然后再根据高校六年（至少三年）走势图“平均分差”的变化趋势进行定性分析判断，从而修正预测分数、筛选高校。
2．利用“平均分差”均值测算高校录取分数
我们可以用一个简单的公式来表述“平均分差”和高校录取平均分之间的关系:
Y=C+€%LXn/n (n≥6)
Y：高校录取平均分，X：平均分差，C：省控线。
下面我们就通过实例来解释公式的使用方法。
以下是北京大学2002、2003、2004、2005、2006、2007年在福建省的录取信息（理科）：
可以看出，测算分数与实际录取最低分648只差一分。当然这样的精确率属于“小概率事件”，常见的情况是误差达到10分左右。按照预测分数填报高校，被录取的把握性则更大。
文字、表格和图形是表现统计数据的三种基本形式，用文字可以表现简单的统计数据，用表格可以使复杂的统计数据简单化、条理化，而用统计图形式则可以使统计数据简明、具体、形象、生动。如：平均分的位置接近最高分，说明生源成绩总体较高；反之，说明生源成绩总体偏低。同时，也可以使录取分差、位次的高低变化和发展趋势更有形象感、简明直观、一目了然，考生和家长可以根据平均分分差（高校当年录取的平均分减去相应批次省控线）曲线和录取分差曲线的起伏幅度和变化趋势应对录取“大小年”的波动。
走势图与平均分差法在志愿填报分析中的运用，是笔者在吴泽民教授指导下，运用概率统计学原理解决高考志愿中的核心问题——录取分数分析与运用的一次有益尝试，在指导实践中显示了化繁为简，直观形象、一目了然、通俗易懂、操作便捷，有效地提升高考志愿性价比的优点。它与“双分差”不同的是注重平均分差的变化走势并根据平均分差走势来进行调整、修正预测分数。但是，囿于样本容量、数量和多种可变因素，对未来的走势做出精确的量化预测判断仍缺乏科学严谨的依据（尤其是计划数少的高校），而定性分析则需要一定的实践经验。变化是永恒的，不变是相对的。数据是依据，但它毕竟是历史。如何在变化中寻找规律，如何进一步提升高考志愿的准确性和性价比，有待继续探索，谨供参考。
（编校 刘馨）