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面对着公布出来的密密麻麻的录取数据，谁都会有“老虎吃天，无从下口”的感觉。填好了，可以化腐朽为神奇；填不好，即便超常发挥，也很有可能“辛辛苦苦十几年，一夜回到解放前”。那么如何填报高考志愿，如何根据自己的考分选择一所与自己考分相匹配的大学，既保证被录取又不浪费分数呢？本章从认识招生录取的体制、程序和录取的各种数据入手，通过对录取分数的形成、影响录取分数的因素分析、使用历年录取分数的原则，分析介绍根据“双分差”筛选目标高校的办法。 作者经过对多年来庞杂的高考录取信息进行分析发现：虽然各高校各年度的录取分数发生较大变化，但每一所高校每一年超过批次控制分数线的分数却比较稳定，一般保持在一个相对稳定位置，即使波动也是有其规律性的，利用简单的四则运算就可以大致预测出高校当年的录取分数，从而使填报的高校与自己的高考分数相对应，既保证被录取又不浪费分数。 “双分差法”是什么？ 在了解什么是“双分差”法的概念之前，我们首先了解一些概念： “最低分差”：是各院校录取最低分与同批次录取控制线的差值，因此也叫“线上分差”，是当年考生被录取的最低分数要求。例如，北京语言大学2005年在辽宁省录取最低分是582分，当年辽宁省的重点控制线是530分，则北京语言大学当年在辽宁省的录取“最低分差”是582-530＝52分。 “平均分差”：是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。例如，北京大学2005年在辽宁省录取考生的平均分数是648分，当年辽宁省的重点控制线是530分，则北京大学2005年在辽宁省的录取“平均分差”是648-530＝118分。 简单地说，“双分差”法就是以省控线为基准，以多年（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，然后再根据高校多年（至少三年）“最低分差”的变化趋势进行定性判断，从而修正预测分数、筛选高校的方法。 如何利用“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+ΣXn/n （n≥3） 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。 以下是西安交通大学2003～2006年在湖南省的录取信息（理科）：   可以看出，测算分数与实际分数只差一分。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，比如下面的两个例子。 湘潭大学在吉林省的录取信息（文科） 
 在这里，实际分数与预测分数的误差是5分，属于正常范围内，也就是说，按照预测分数填报该校，就有七成以上的把握被录取。 如果碰到特殊情况，误差还会大一些，但是大多属于正误差，比如下面的例子。 北京外国语大学近几年在浙江省的录取信息（理科） 
 在这个例子当中，误差达到了42分，确实有点离谱了。原因我们在后面说到“最低分差”的时候会详细解释。 慎用“平均分差法” 在上面的几个例子当中，我们看到，单纯按照“平均分差”均值来测算高校录取分数，精确率确实无法保证。作者曾经对辽宁省的55所院校进行抽样统计，发现测算分与实际录取分相等的高校是1所，测算分超过高校实际录取分10分以内的有10所，超过实际录取分10～20分的有24所院校，超过30分以上的有17所。也就是说，按照“平均分差”均值来填报志愿，虽然胜算较大，但浪费了一定的分数，所以“性价比”不是最高的。这时就需要用“最低分差”对高校历年录取分数的走势进行分析，修正“平均分差”得出的预测分数。 录取分数的走势可分为上升型、下降型、平稳型和跳跃型四种，下面我们就来逐个分析。 1.上升型走势。比如，哈尔滨工业大学2003～2006年在辽宁省（理工）录取的“最低分差”分别是48、54、59、80，上升趋势明显，如图1。 对这类院校进行预测时要做好两手准备：如果是招生宣传或改名等因素引起的分数偏高，特别是录取分数在连续几年升高情况下，录取分数多半会下降，套用经济学的话来说，“虚假繁荣是不能长久维持的”；如果是因为院校实力强劲，考生报考踊跃引起分数居高不下的，那么在填报时就得悠着点，那是真老虎，不是纸老虎，考虑在预测分数上加些保底分吧。事实上，2007年该校理科录取分数为600分，超过一本线81分，继续保持上升势头。 2.下降型走势。比如，山东大学近年在辽宁省的理工类录取“最低分差”分别是57、40、22、0，属于下降趋势，如图2。 对于录取分出现下降趋势的院校，我们得看清这些院校分数下降的原因，是高校实力下降了，还是因为以前年度“虚火太盛”造成的。如果是后一种情况，那么预测当年录取分数时，就得顾及分数的回升，而且预测的“分差”还要超过最高年份的。大量的数据表明，这类高校下一年度的录取分数出现强劲反弹的概率很大。2007年山东大学理科录取分数达到590分，超过一本线71分，出现强劲的反弹趋势，是历年来录取分数最高的一年。 3.平稳型走势。比如，2003～2006年北京第二外国语学院在辽宁省的理科录取“线上分差”分别为55、47、54、50，就属于“平稳型”走势。如图3。 对这类平稳走势的院校，我们完全可以参照“平均分”进行挑选。比如，按照我们介绍的预测方法，北京第二外国语学院（理科）的录取分数应为：519+52＝571。事实上该校2007年理科的最低录取分数为570分，低于我们的预测分数。 对于平稳型走势的学校，有一种特殊情况必须引起高度重视，就是历年“压线”录取的学校。这类学校之所以历年“压线”录取，是因为这类学校或地处偏远地区，或是农、林、矿等类型的学校，竞争力一般。但是这类学校对于那些分数刚刚够线、以升学为先决条件的考生来讲，无疑具有吸引力。考生选择这类学校时，千万要记住“看似安全的地方也许是最危险的地方”。例如，辽宁大学2003～2006年在辽宁二本文史类录取的“最低分差”均为0分，结果2007年该校的文史类“最低分差”竟达23分，如图4。 2007年南阳师范学院、辽宁师范大学等院校也出现了类似的情况 4.跳跃型走势。比如，南京审计学院2003～2007年在辽宁（理工）录取的“最低分差”分别为4、105、15、82、165分，出现较大的“跳越”。 这就是我们常说的“大小年”现象（这里的“小年”是指当年录取的“最低分差”低于“最低分差均值”很多的情况，下同）。可以说这是一块难啃的骨头，比较难“下口”，但也并非完全没有软肋，在这里试举一二，供参考。 其一，出现“大小年”现象的学校大多是“种子选手”。以辽宁省招生为例，从2003年到2007年有北京化工大学、北京理工大学、北京邮电大学、电子科技大学、东南大学、华东师范大学、华东政法大学、吉林大学、山东大学、四川大学、武汉大学、中南大学、湖南大学等多所重点高校出现过“小年”现象。 其二，处于热点地区（北京、上海、南京、武汉等）的热点高校，由于招生人数少，容易出现“大小年”现象。比如，北京信息工程学院、北京物资学院、上海海事大学、南京审计学院等，“大小年”现象非常明显。 其三，最顶尖的大学一般不会出现“大小年”现象。比如说清华和北大，每年不知道有多少考生削尖了脑袋往里面挤，甚至还有不少人发下“非清华不上”“非北大不读”的誓言，怎么能指望这些“巨无霸”阴沟里翻船呢？ 其四，本省的高校一般不会“暴出冷门”。原因很简单，招生数量大，生源也稳定。 其五，“大年”无规律可循。头一年出现“大年”的高校并不意味着第二年就一定出现“小年”。“大年”可能出现1次，也可能连续出现多次。 其六，“小年”只会出现1次，不会连续两年出现。 其实说穿了，对“大小年”现象进行预测就是有点类似于风险投资：看准了，有可能低分高录，“大发一笔”；万一不小心看走眼，那就很有可能高分落榜，欲哭无泪。就以我们前面提到的北京外国语大学为例，2006年该校的实际录取平均分与预测分数的误差达到了42分，很重要的原因就是该校2003、2004、2005三年在浙江省录取的“最低分差”持续飚升，分别为4、37、82分，由于录取分数连年走高，很多考生和家长就不敢报考，结果该校2006年的录取分数（理）为574分，只在一本线上录取，如图8。 相反的情况是，重庆大学2003、2004、2005年在浙江省理工类录取的“线上分差”分别为20、7、0分，很多人看到该校近几年的录取分数持续低迷，就纷纷报考，结果2006年该校录取分数出现强劲反弹，“线上分差”达到32分，远远超过了近几年的录取水平，如图9。 通过以上的分析我们看到，一所学校录取分数的走势其实背后反映的是考生填报的心理因素，这些因素不仅仅受以往年度录取分数的影响，也受国家宏观经济政策等多种因素的影响，所以我们在预测各院校当年的录取分数时，要掌握充分的信息，综合各种因素进行分析。 小提示 “双分差法”是建立在对自身成绩的估计和对省控线的预测这个基础上的，由于考生不可能百分之百地对以上两个数据预测准确，因此在实际使用中，考生必须要留有余地，一方面在分数上要留有余地，另一方面在专业的具体选择上，也要冷热搭配，既要敢于报热门专业，也要填报非热门专业，甚至要服从专业调剂，这样才能提高录取的几率。 
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