2023年貴州高考志愿的保底位次在2000-3000左右比較合適，保底院校一般比自己的分數低20分左右（批次內設置5-6個院校志愿的情況）。保一保，則要以保底不滑檔為目標，同時也要以吃透其最高分專業為上限。

一、2023年貴州高考志愿的保底位次一般為多少

保底位次在2000-3000左右比較合適。一般志愿填報順序按照志愿填報順序進行“一沖、二穩、三保、四墊”原則設計，保底志愿者可以選擇自己確定的學校和專業。

為了保證自己能夠有學上，保底院校的選擇也是重中之重。個人認為選擇保底院校采用位次法準確度較小，并且也比較困難。最容易最準確的方法是把自己今年的考分換算成去年的省排名位次，再查出去年那個位次相應的考分，來當做自己報考志愿的參考分。

沖一沖的情況下至關重要要素是考生的位次，再佐以分數。考生的戰績很有可能有大批量的并排，可是位次卻不容易，而位次是錄用的根據。這兒考生的位次是依據考試成績分數明確的，可以準確到小數位后六位數，例如523.214566和523.214570，足夠把2個整數徹底區分開來。位次便是位置，參考上年的位次幾率會暴增。例如某所高校上年的最少位次是5650，你的成績是5488名，妥當性持續上升。而說起分數線，小于線差10分上下，技術專業上需服從專業調劑，可提升錄用概率。

換句話說，即使是所說的沖，也需要讓考生已報院校的錄用分數小于考生考試成績。沖一沖的本質，可以說便是盡量的不虧掉分數，分數和學校均分十分貼。舉個例子︰假如成績剛進一本線或差—本線十分之內的學生，我們可以選幾年來提檔線比自身成績高五分上下的院校來沖一沖，而這五分上下的分數在位次5000位上下的位次差吧(自然，高分數環節是沒有在此隊伍的)!而下面的穩一穩的學校可以選幾年來的提檔線和位次與自身的成績與位次相仿的學校及技術專業。

最終的保一保是為了避免前邊的院校退檔或滑爐，因此挑選的院校會是幾年來，提檔線在自身成績下二三十分上下的院校。因此最后的堡壘位次要小于自身成績位次一萬名上下。自然，多家院校挑選，我們可以把最終幾家最低院校的差距放進每所院校、技術專業的位次差距在3000位次上下。

二、2023年貴州高考志愿沖穩保分差范圍

沖穩保的范圍有：沖的一般高出10分，穩的在自己分數加減5分，保的低于自己10分。

“沖”“穩”“保”“墊”的參考標準，就是歷年來各高校學校投檔錄取結果，以考生考分為中心，以2～5分為一段，上下依次浮動。

（1）沖：選擇專業錄取分數線和位次，幾乎和你成績相同或者是高于你成績幾分的學校，這樣被錄取的概率大概在40%至79%左右。

（2）穩：選擇專業錄取分數線和位次只低于你成績幾分的學校，被錄取的概率大約在80%至94%之間。

（3）保：選擇專業錄取分數線和位次都低于成績較多的學校，被錄取的概率大約在95%-98%。

（4）墊：可以按照你的成績低于專業最低錄取線較多去選擇，這樣被錄取的概率大約為99%。

每年分數變化較大，最穩妥的是還是看位次，學校當年錄取的分數處于一個什么位次，考生今年什么位次，因為每個學校位次變化不會特別大，尤其是好點的學校。

從“沖”到“墊”學校的選擇，要保證有一定分數差，如果考生對專業沒有特殊要求，也就是服從調劑的情況下，有梯度的填報，既不會浪費考生的分數，也能夠提高考生被錄取的幾率。

三、2023貴州高考志愿沖穩保比例多少

貴州高考志愿填報中，本科一批可填9個志愿、本科二批可填9個志愿、專科批可填9個志愿，建議可以按照搏沖穩保的順序，具體比例安排如下：

一、貴州沖穩保比例——沖擊型（想要沖擊好大學）

1、貴州搏沖穩保中“搏”的比例為25%，數量為本科一批2個、本科二批2個、專科批2個；

2、貴州搏沖穩保中“沖”的比例為25%，數量為本科一批2個、本科二批2個、專科批2個；

3、貴州搏沖穩保中“穩”的比例為15%，數量為本科一批1個、本科二批1個、專科批1個；

4、貴州搏沖穩保中“保”的比例為35%，數量為本科一批3個、本科二批3個、專科批3個。

二、貴州沖穩保比例——穩妥型

1、貴州搏沖穩保中“搏”的比例為0%，數量為本科一批0個、本科二批0個、專科批0個；

2、貴州搏沖穩保中“沖”的比例為15%，數量為本科一批1個、本科二批1個、專科批1個；

3、貴州搏沖穩保中“穩”的比例為50%，數量為本科一批4個、本科二批4個、專科批4個；

4、貴州搏沖穩保中“保”的比例為35%，數量為本科一批3個、本科二批3個、專科批3個。

其中搏的錄取概率為6%-39%；沖的錄取概率為40%-79%；穩的錄取概率為80%-94%；保的錄取概率為95%-99%。

如某專業最低分對應的三年位次為7911~11678名。你的高考位次若超過7911名，那么該專業可以估計為“穩”。

但錄取概率并不是僅由錄取位次決定，還有很多其他因素，各位貴州省考生和家長，如果僅參考錄取位次會有很大誤差。