spss最小二乘法回归分析是怎么样的？

当两列变量均为二分变量时应计算φ相关。区分度是指项目对所测量的心理特性的区分程度或鉴别能力，也就是项目的效度。常以高分组与低分组在该项目得分的平均数的差异表示，或以该项目得分与测验总分的相关表示。确定区分度的方法确定区分度常用的是相关法，即以项目分数与效标分数（或测验总分）的相关作为项目区分度的指标，相关越高，区分能力越好。1、二列相关。二列相关适用于两个可以连续测量的变量，但其中有一个由于某种原因被分成两个类别。2、点二列相关。点二列相关适用于一个变量为连续变量，另一个变量为二分变量的资料。当一个变量是双峰分配时。尽管它并不是真正的二分变量，这种统计方法也适用。3、四分相关。四分相关适用于两个常态的连续变量均被人为二分的资料。如果一个题目分数被二分成通过不通过，效标成绩也被分成通过与不通过，这时就会得到四个类别，从而可组成一个四格表。计算四分相关最常用的是皮尔逊的余弦公式。4、φ相关。相关的统计方法适用于两个变量都是点分配的资料，即两个变量都是二分名义变量。5、积差相关又称积距相关，是当两个变量都是正态连续变量，两者之间呈线性关系时，表示这两个变量之间的相关。

二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。生物统计学论坛 在多重回归、Logistic回归模型中，自变量可以是连续型变量（interval variables），也可以是二项分类变量，和多分类变量。为了便于解释，对二项分类变量（如好坏、死活、发病不发病等）一般按0、1编码，一般0表示阴性或较轻情况，而1表示阳性或较严重情况。如果对二项分类变量按+1与-1编码，那么所得的logistic回归OR=exp（2beta），多重回归的beta同样增加一倍，容易造成错误的解释。因此建议尽量避免“+1”、“-1”编码形式。多分类变量又可分为有序（等级）或无序（也叫名义），如果是有序（ordinal）分类变量，一般可按对因变量影响由小到大的顺序编码为1、2、3、...，或按数据的自然大小，将它当作连续型变量处理。如果是无序的（nominal）分类变量，则需要采用哑变量（dummy variables）进行编码，下面以职业（J）为例加予以说明。 假如职业分类为工、农、商、学、兵5类，则可定义比分类数少1个，即5－1=4个哑变量

对于二分变量，假设其取值为T和F。对之建立预测模型，那么预测结果可以有以下三种表达方式：（1）预测结果为T（或预测结果为F）；（2）预测结果为T，把握程度为p（或预测结果为F，把握程度为1-p）；其中p为0到1之间的实数。（3）预测结果为取T的可能性为p。

信效度检验的步骤是： 1.数据录入， 2.依次点击分析-标度(度量)-可靠性分析 ，信度分析。 3. 每个量表维度分别进行信度分析，选中专业了解度包含的5个题目，并且进行变量选择。 4. 在模型下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。 5. 点击统计选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续勾选选项 6： 点击确定就得到了第一个维度(专业了解度)的信度分析结果。

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可以在卡方检验这里做

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。

Logistic回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。这里只讲二分类。　　对于二分类的Logistic回归，因变量y只有“是、否”两个取值，记为1和0。这种值为0/1的二值品质型变量，我们称其为二分类变量。　　假设在自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p，研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp的关系。

如果是二分类变量不用设为哑变量。二分类变量是指只有两种结果的变量，通常用0和1表示，其中0表示否定或不具备某种特征，1表示肯定或具备某种特征。而01和12是两种不同的二分类变量。其中，01变量是指只包含0和1两种取值的二分类变量，表示两种互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用01变量来记录参与者是否吸烟，0表示不吸烟，1表示吸烟。而12变量则是指包含1和2两种取值的二分类变量，表示两种非互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用12变量来记录参与者的性别，1表示男性，2表示女性。由此可见，01和12的差别在于其所表示的状态是互斥的还是非互斥的。这种差别在统计学中非常重要，因为它涉及到了不同类型的变量和不同的统计方法。在实际应用中，需要根据需要选择适当的变量类型和统计方法，以便更好地处理数据并得到有意义的结果。变量概述：由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。

有人认为，对于小样本，你就无法使用统计的。但，这是一个误解，一个 常见的误解 。对于小样本，我们也有适当的统计方法。 一个研究者的“小样本”，在另一个研究者看来则可能意味着“大样本”。本文中，小样本主要是指样本量在5-30个用户（可用性研究中常见的样本量，进一步阅读:http://www.measuringusability.com/blog/actual-users.php）。 值得注意的是，用户研究并不是出现小样本的唯一领域。其他具有较高操作成本的研究也会出现这个现象，比如fMRis和动物实验等。 尽管我们有相应的方式来处理小样本研究数据，但我们应该清晰地知道小样本的局限性：你很难看到很大的差异，很明显的效果。 这就像使用双筒望远镜进行天文观测一样：使用双筒望远镜，你可能无法看到行星、恒星、月亮和偶尔出现的彗星。但这并不以为着你就不能进行天文观测了。事实上，伽利略就是使用望远镜（ 与今天相当的双筒望远镜相当 ）发现了木星的卫星。 统计也是一样。仅仅因为你的样本不够大，并不能判断你能不能使用统计。再次强调， 小样本的关键限制是，你难以发现设计或措施的效果是否有差异。 幸运的是，在用户体验研究中，我们往往关心的是不同用户可能发现的不同问题：比如：导航的结构变化，搜索结果页面的改进等等。 下面是我们在小样本用户研究中的常见统计分析方法。 比较compare 如果您需要对比两个独立组别的完成率、完成时间，问卷评分等。有两种大样本或者小样的方法可以采用。具体适用与哪种方法，取决于数据的特征：连续的还是离散的。比较均值： 如果你的数据是连续的（不是二进制），比如任务完成时间、问卷评分等，你可以采用独立样本t检验。实践证明，它对于小样本也是适用的。 二分变量比较： 如果你的数据是二进制的（成功/失败，是/否），你可以采用N-1的卡方检验。当期望数目小于1时，使用Fisher精确检验往往有更好的表现。 置信区间Confidence Intervals 当你想从样本数据来推测整个用户群，你会想到生成一个置信区间（译者注：关于置信区间，可参阅： http://baike.baidu.com/view/409226.htm ）。 尽管小样本的置信区会相当宽（通常为20-30个百分点），但是建立这样的区间总是有益的。例如：你想知道，用户在安装打印机前是否会去阅读“Read this first”文档。而测试中，8名用户中有6名用户没有去阅读。这时候我们可以推知：至少40%的用户很可能会这么做——这是一个相当大的比例。 置信区间的计算方法有三种，这取决于你数据是否是二进制、时间或者连续的。基于平均值的置信区间Confidence interval around a mean :如果你的数据是连续的（非二进制），如评定量表、以美元计算的订单金额，页面访问数等。那么，置信区间的计算可以基于t分布进行计算（当然，这需要考虑到样本量）。 基于任务时间的置信区间Confidence interval around task-time :任务时间的理论最小值为0秒（不多见），一些用户的任务时间可能是其他用户的10-20倍。对于这种不对称性，我们需要进行数据转换（ log-transformed ），然后基于转换后的数据进行计算。待报告时再转换回来。 基于二进制的置信区间 Confidence interval around a binary measure :二进制的数据比如完成率或yes/no。这类置信区间的计算，可以采用校正后沃尔德检验法（ Adjusted Wald interval ）计算（这种方法对于所有样本规模均适用）。 点估计（均值）Point Estimates (The Best Averages ) 任何研究报告中，何为"最好"的平均时间或平均完成率的估计，应当取决于研究的目标。 请记住：即使是“最好”的均值估计，也依然不代表实际的平均值。 所以对于未知总体均值的估计而言，置信区间是更好的展示方法。 在可用性研究中，小样本的均值计算，比较适宜的有两个：任务时间和完成率。不同样本规模中更常见的则是量表评分（SUS评分等）。 完成率： 小样本的完成率，通常可能只有几个数值（译者注：可用性测试中，这一数字可能为5）。例如：有五个用户进行任务操作，其任务完成率只可能是：0％，20％，40％，60％，80％和100％几个数字中的某一个（100%也并不罕见）。基于小样本得出一个完美的成功率，可能并不恰当——因为它可能并不能揭示真实情况（测试结果优于真实情况）。 我们（指作者）对自己的小样本可用性测试数据，利用拉普拉斯估计（theLaPlace estimator）和简单比例（一般称为，最大似然估计，the Maximum Likelihood Estimator）进行了均值估计（参见：http://www.upassoc.org/upa_publications/jus/2006_may/lewis_small_sample_estimates.pdf ）。 评定量表的均值问题： 量表是一个有趣的度量类型，它们大多是有限的区间（如：1-5,1-10等）除非你是 Spinal Tap （译者注：因翻译期间，该链接视频未能打开。故未译成中文）。我们发现，在小型或大型的样本中，均值最好是在中位数上（参阅：http://drjim.0catch.com/1993_MultipointScales_MeanAndMedianDifferencesAndObservedSignificanceLevels.pdf）。当然，我们有许多方式来报道评定量表的分数，比如 top-two boxes （直观理解，可参照NPS的计算规则）。 具体如何报告取决于你的灵敏度需要和组织要求。任务时间均值 ：一个较长的任务时间可能让算术平均值产生扭曲，这时候中位数则是用来描述平均水平的更恰当的指标。样本数在25以上的，中位数对均值具有良好的代表性（进一步阅读：http://www.measuringusability.com/average-times.php）。 不幸的是，中位数往往不够准确，在样本数小于25的情况下，比平均值更加不准确。这时候，几何平均值往往具有更好的衡量意义（译者注：几何平均值受极端值的影响更小）。 【工具箱】 小样本计算器：http://www.measuringusability.com/wald.htm 任务时间置信区间计算： http://www.measuringusability.com/time_intervals.php 二分变量差异检验： http://www.measuringusability.com/ab-calc.php top-two boxes：https://www.measuringusability.com/blog/top-box.php 几何平均数计算器： http://www.ab126.com/goju/1710.html 数字帝国-统计计算器： http://zh.numberempire.com/statisticscalculator.php —————————————————————————————— 【译后记】译罢此文，深深感触：对于结果直接提供算术平均数就是耍流氓！而多数报告也确实只提供了算术平均数一种。 本文对于更严谨科学地分析和解读研究发现，具有重要的启发意义。 因时间和精力限制，译文难免存在谬误，欢迎批评指正。

K-mean聚类方法 对聚类变量的要求 必须是连续型数据变量，就是你说的必须是12345这样的打分，或者是比如距离 重量 这种实际数据 你如果你有其他的分类变量数据 可以尝试用系统聚类方法，或者 2阶段聚类

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。

二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。因为变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，手动移除出共线性的自变量调节增强相关性。所以二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。二分类变量是按照观察对象的某一特性或特点，将调查对象分为两组的变量。

SPSS数量掌握 我可以代分析的 且有多年给研究生分析数据的经验

在SPSS里面的重新编码即可。f变量=1，生成新变量为=1，其余为0。fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0。解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：1、将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。2、在【目标变量】中直接输入变量的名称。3、然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。4、可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。5、添加逻辑条件即可。6、最后点击确认即可。这样就解决了spss数据的变量类型如何转换的问题了。SPSSspss是统计产品与服务解决软件，SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件。

process是不允许二分调节变量。讲解了自变量、因变量为显变量，调节变量为二分类变量时，用Mplus编写代码进行分析。自变量、因变量为潜变量时的代码与显变量的差不多。

你对照组和实验组是用T检验还是卡方检验？你的二分变量是通过logistic回归分析还是一般回归分析？

较容易。比如，你想这样二分：4和5一组，1-3一组。点转换--计算新变量，就可以实现。下面有一个if按钮，可以点它，你尝试一下，很快会明白。

当自变量为连续变量，因变量为二分类变量时，可以使用t检验或方差分析中的方差齐性检验（Levene检验）来判断是否满足正态性和方差齐性假设。如果满足假设，可以使用t检验或方差分析；如果不满足假设，可以使用非参数的Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验来进行单因素分析。其中，t检验适用于两个样本之间的比较，方差分析适用于三个及以上样本之间的比较。如果存在多个自变量，则可以使用多元logistic回归分析。关于为什么使用这些方法，主要是因为这些方法考虑了不同样本之间的差异，能够较好地反映不同自变量对因变量的影响程度。而在判断是否满足正态性和方差齐性假设时，可以通过图形和统计检验进行验证。如果数据不符合正态分布假设或方差不齐假设，则选择非参数方法进行分析，可以提高分析的可靠性和准确性。关于内容延伸，需要在实际分析过程中仔细检查数据的质量和性质，保证使用的方法合理有效，结果准确可靠。同时，需要充分理解各种方法的原理和适用条件，不同方法的比较和选择也需要根据实际情况进行判断和决策。

可以的啊，需要将自变量哑变量化，就是将自变量转化为0和1的虚拟变量，你这里可以将干预组设置为1，将对照组设置为0。剩余的分析步骤和连读变量是一样的。

分类变量做分析时通常需要设定哑变量，有N个分类变量就设定N-1个哑变量。二分类变量比较特殊，自己刚好就可以作为一个哑变量，所以不需要特殊的处理，按照连续变量处理即可，中介分析也是一样。

也就是说非正态的人为二分也是可以用点二列的咯

刚好复习到这一块，就来回答吧！点二列相关是其中一个变量一定得是真正的二分型变量。（是与否，男与女，生与死这类）而二列相关其中一列变量为人为划分的二分变量。（如 健康与不健康，及格和不及格这类）总的来说，如果不明确，就用点二列相关，在实际研究中，二列相关很少使用。（摘自现代心理与教育统计学 张厚粲著）

录入1和2

比较指标对不同性别是否显示显著差异，一般使用方差分析，方差分析对应的统计量服从卡方分布。秩和检验是非参数统计，涉及到排序统计量的时候使用

SPSS里没有专门用于计算点二列相关的模块，但事实上点二列相关就等同于用Pearson相关计算一个连续变量和一个二分变量的相关，这与使用点二列相关的专有公式是等价的不过用的时候注意一下，二分变量就采用0,1计分操作程序就是：分析——相关——双变量，OK即可

这个问法不好做相关分析

SPSS 203个变量：Groups、hsCRP、X(值)图形Graphs->旧对话框Legacy Dialogs->条形图Bar复式条形图Clustered:，个案组摘要Summaries for groups of cases，定义Difine其他统计量(例如均值)Other Statistics，将X放入变量框Variable，Groups放类别轴Category Axis，hsCRP放定义聚类Difine clusteres by右上角，选项Options显示误差条形图Display error bars，置信区间Confidence Interval，继续，确定。

在数据分析过程中，你可能会经常遇到一个问题，比如你统计了上个月和这个月的活跃度平均值，你发现这个月的平均值比上个月有增长，但是这个增长是足够大，是本质的变化呢，或者只是随机的波动呢？你应该不应该向领导和同事报喜呢？是沾沾自喜还是真的有了重大突破，值得发奖金呢？这个时候就需要用到统计检验。下面就介绍几组适合不同数据的统计检验方法。 一 T检验，用于 正态分布 的参数检验 检验两组独立样本 平均值 是否相同， 只用于连续变量 主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。 只适用于连续变量，在一定区间内可以任意取值的 变量 叫 连续变量 ，其数值是 连续 不断的，相邻两个数值可作无限分割。简单粗暴的说，就是某个变量可以保留小数点后几位。比如，高考成绩。 一般我们接触数值都是连续变量，而且正态分布，因此T检验是非常常用的一种参数检验的方法。 1.独立样本T检验（Independent Sample T Test） 检测两个对象或者两种事务在同一时间的平均收入、平均得分、平均工资、平均利润、平均奖金等异同。 比如，有一组男生高考成绩，36个样本；有一组女生高考成绩，42个样本。 这两组数据是不同对象（不同性别组），在同一个时间高考成绩。我们想了解男生女生的平均成绩是否相同。 此时可采用独立样本T检验来分辨两组数据（视为两个子总体）的均值是否相同。 2.配对样本T-test（配对样本T检验） 检测同一对象或者同一事务在两种条件的平均收入、平均得分、平均工资、平均利润、平均奖金等异同。 比如，我们开头提出的问题。我们有某个APP上个月每天的日活跃度，还有某个APP这个月每天的日活跃度。我们想知道这两个月APP平均日活跃度是否相同。这样的情况就可以用配对样本T检验 如果通过统计检验，发现平均日活跃度下降了，但是平均值和上个月没有明显的不同，就没有必要太沮丧，说明这个波动还在比较正常的范围。如果这个月日活跃度平均值和上个月有明显的差异，而且低于上个月，那么就需要特别注意运营或者产品设计了。如果有明显差异，而且还是高于上个月的，就可以向领导同事报喜了。 二 非参数检验 ，检验两组或者多组样本分布是否相同，适用于 所有类型变量 非参数检验是不必假设样本呈现何种分布。如果已知道样本呈现何种分布就用对应的参数检验；如果不确定样本是否正态分布，也可以采用参数检验。 非参数检验适用于以下所有类型的变量。 （1）定类数据，或称类别数据，如性别、材料类型和付款方式，非黑即白；（2）定序数值，数据有几个离散值，1,2,3，这些值大小是有意义的，但是大小差距是没有意义；（3）定距数据，从非正太分布的数据重抽取的区间数据，也就是连续性变量。 比较常用的比较两组独立样本之间的非参数检验有： (1)检验两个 相关 样本（两组抽样）分布没有差异（来自同一个总体） 注意检验的样本之间有相关关系或者 A. Wilcoxon Signed Ranks检验 以秩检验为主，检验差异的方向和大小，比较全面，优先推荐这种检验。 B. Sign检验，检验正负差异次数 C. McNemar，侧重检验是否有差异 (2)检验k个 相关 样本（两组抽样）分布没有差异（来自同一个总体） A.Friedman检验，秩检验，同时计算卡方，tie B.Kendall检验，秩检验 C.Cochran的Q检验，只适用于二分变量，即k组样本都是0和1两种编码 (3)检验两组 独立 样本（两组抽样）是否来自同一个总体 推荐K-S(Kolmogorov Smirnov)检验 (4)检验k个独立样本是否来自统一整体 推荐Kruskal-WAllis检验 三 简而言之 如果你的两组或者多组变量是定距连续变量，那采用T检验就可以。 如果你变量不是定距变量，或者，定距变量明显不符合正态分布，才考虑使用非参数检验。

残差正态性是一个非常强的假定，往往现实中难以满足。它存在主要是为了保证回归系数进行统计推断能顺利利用t、f等分布进行检验而已。回归系数的无偏性或者一致性不会收到分布的影响。所以这并不是什么大问题，在大样本下，残差一般都能满足渐进正态性。而在实际操作中，通常给被解释变量用log（）进行处理，也都基本可以逼近正态。OLS估计中，最重要的还是要处理内生性和异方差。只要保证解释变量与残差不相关（无内生性），以及解释变量与残差的方差不相关（无异方差），系数的一致性能保证，同时假设推断的合理性也能得到满足，结论才是可靠。结论是：不用特意处理，用log（y）代替被解释变量。

一、基本内涵 点二系列相关(pomit-biserial correlation)研究的是一个连续变量与一个二分类变量间的相关关系，事实上，二分类由于只有两个数值，数值之间的差距反映出的也是一种等距关系，即二分类变量可以看做一种连续变量，也就是说，点二系列相关其实可以看做是Pearson相关分析的特殊情况。二、适用范围 点二系列相关(pomit-biserial correlation)用于一个二分类变量和一个服从正态分布的连续变量间的相关关系研究。

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2，常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3，二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。连续变量：1，在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。2，符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量;如果它的域是连续的，它就是连续变量。3，连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3..........

如果是搜集数据是百分制分数，但在计算时将其按照某一标准分为及格和不及格，则为人为二分变量。1、二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2、变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1、二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2、常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3、二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析。若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。

不是吧，人为二分变量本身就要是一个连续型的测量数据，年级的高低不是连续型的

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。连续性变量：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。连续性变量：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。

您好： 您问的问题属于《心理与数理统计学》的范畴。有关这个问题，我大致说明一下，如果在我说明的过程中，您依旧有不明白的地方，请参照《心理与数理统计学》解答您心中的疑惑。 一、通常，有些变量的测量结果只有两种类别，譬如男性与女性、房东与房客、成功与失败、及格与不及格、生或死等等。这种按事物的某一性质划分的只有两类结果的变量，称为二分变量。 二、二分变量又分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。真正的二分变量也称为离散型二分变量，前面我所举出的一些例子都是离散型二分变量。所谓人为的二分变量，是指该变量本身是一个连续型的测量数据，两种结果之间本来是一个连续统一体，但被某种人为规定的标准划分为两个类别。在这种情况下，一个测量结果很明显地要么属于这个类别，要么属于另一个类别，两种类别之间一般也不会被看做是连续的。有时一个变量是双峰分布，也可划分为二分称名变量，如文盲与非文盲，可规定一个界限，文盲指识字极少的人，其余的人为非文盲，就识字量来说可能形成双峰分布形态。 祝好！

有人认为，对于小样本，你就无法使用统计的。但，这是一个误解，一个 常见的误解 。对于小样本，我们也有适当的统计方法。 一个研究者的“小样本”，在另一个研究者看来则可能意味着“大样本”。本文中，小样本主要是指样本量在5-30个用户（可用性研究中常见的样本量，进一步阅读:http://www.measuringusability.com/blog/actual-users.php）。 值得注意的是，用户研究并不是出现小样本的唯一领域。其他具有较高操作成本的研究也会出现这个现象，比如fMRis和动物实验等。 尽管我们有相应的方式来处理小样本研究数据，但我们应该清晰地知道小样本的局限性：你很难看到很大的差异，很明显的效果。 这就像使用双筒望远镜进行天文观测一样：使用双筒望远镜，你可能无法看到行星、恒星、月亮和偶尔出现的彗星。但这并不以为着你就不能进行天文观测了。事实上，伽利略就是使用望远镜（ 与今天相当的双筒望远镜相当 ）发现了木星的卫星。 统计也是一样。仅仅因为你的样本不够大，并不能判断你能不能使用统计。再次强调， 小样本的关键限制是，你难以发现设计或措施的效果是否有差异。 幸运的是，在用户体验研究中，我们往往关心的是不同用户可能发现的不同问题：比如：导航的结构变化，搜索结果页面的改进等等。 下面是我们在小样本用户研究中的常见统计分析方法。 比较compare 如果您需要对比两个独立组别的完成率、完成时间，问卷评分等。有两种大样本或者小样的方法可以采用。具体适用与哪种方法，取决于数据的特征：连续的还是离散的。比较均值： 如果你的数据是连续的（不是二进制），比如任务完成时间、问卷评分等，你可以采用独立样本t检验。实践证明，它对于小样本也是适用的。 二分变量比较： 如果你的数据是二进制的（成功/失败，是/否），你可以采用N-1的卡方检验。当期望数目小于1时，使用Fisher精确检验往往有更好的表现。 置信区间Confidence Intervals 当你想从样本数据来推测整个用户群，你会想到生成一个置信区间（译者注：关于置信区间，可参阅： http://baike.baidu.com/view/409226.htm ）。 尽管小样本的置信区会相当宽（通常为20-30个百分点），但是建立这样的区间总是有益的。例如：你想知道，用户在安装打印机前是否会去阅读“Read this first”文档。而测试中，8名用户中有6名用户没有去阅读。这时候我们可以推知：至少40%的用户很可能会这么做——这是一个相当大的比例。 置信区间的计算方法有三种，这取决于你数据是否是二进制、时间或者连续的。基于平均值的置信区间Confidence interval around a mean :如果你的数据是连续的（非二进制），如评定量表、以美元计算的订单金额，页面访问数等。那么，置信区间的计算可以基于t分布进行计算（当然，这需要考虑到样本量）。 基于任务时间的置信区间Confidence interval around task-time :任务时间的理论最小值为0秒（不多见），一些用户的任务时间可能是其他用户的10-20倍。对于这种不对称性，我们需要进行数据转换（ log-transformed ），然后基于转换后的数据进行计算。待报告时再转换回来。 基于二进制的置信区间 Confidence interval around a binary measure :二进制的数据比如完成率或yes/no。这类置信区间的计算，可以采用校正后沃尔德检验法（ Adjusted Wald interval ）计算（这种方法对于所有样本规模均适用）。 点估计（均值）Point Estimates (The Best Averages ) 任何研究报告中，何为"最好"的平均时间或平均完成率的估计，应当取决于研究的目标。 请记住：即使是“最好”的均值估计，也依然不代表实际的平均值。 所以对于未知总体均值的估计而言，置信区间是更好的展示方法。 在可用性研究中，小样本的均值计算，比较适宜的有两个：任务时间和完成率。不同样本规模中更常见的则是量表评分（SUS评分等）。 完成率： 小样本的完成率，通常可能只有几个数值（译者注：可用性测试中，这一数字可能为5）。例如：有五个用户进行任务操作，其任务完成率只可能是：0％，20％，40％，60％，80％和100％几个数字中的某一个（100%也并不罕见）。基于小样本得出一个完美的成功率，可能并不恰当——因为它可能并不能揭示真实情况（测试结果优于真实情况）。 我们（指作者）对自己的小样本可用性测试数据，利用拉普拉斯估计（theLaPlace estimator）和简单比例（一般称为，最大似然估计，the Maximum Likelihood Estimator）进行了均值估计（参见：http://www.upassoc.org/upa_publications/jus/2006_may/lewis_small_sample_estimates.pdf ）。 评定量表的均值问题： 量表是一个有趣的度量类型，它们大多是有限的区间（如：1-5,1-10等）除非你是 Spinal Tap （译者注：因翻译期间，该链接视频未能打开。故未译成中文）。我们发现，在小型或大型的样本中，均值最好是在中位数上（参阅：http://drjim.0catch.com/1993_MultipointScales_MeanAndMedianDifferencesAndObservedSignificanceLevels.pdf）。当然，我们有许多方式来报道评定量表的分数，比如 top-two boxes （直观理解，可参照NPS的计算规则）。 具体如何报告取决于你的灵敏度需要和组织要求。任务时间均值 ：一个较长的任务时间可能让算术平均值产生扭曲，这时候中位数则是用来描述平均水平的更恰当的指标。样本数在25以上的，中位数对均值具有良好的代表性（进一步阅读：http://www.measuringusability.com/average-times.php）。 不幸的是，中位数往往不够准确，在样本数小于25的情况下，比平均值更加不准确。这时候，几何平均值往往具有更好的衡量意义（译者注：几何平均值受极端值的影响更小）。 【工具箱】 小样本计算器：http://www.measuringusability.com/wald.htm 任务时间置信区间计算： http://www.measuringusability.com/time_intervals.php 二分变量差异检验： http://www.measuringusability.com/ab-calc.php top-two boxes：https://www.measuringusability.com/blog/top-box.php 几何平均数计算器： http://www.ab126.com/goju/1710.html 数字帝国-统计计算器： http://zh.numberempire.com/statisticscalculator.php —————————————————————————————— 【译后记】译罢此文，深深感触：对于结果直接提供算术平均数就是耍流氓！而多数报告也确实只提供了算术平均数一种。 本文对于更严谨科学地分析和解读研究发现，具有重要的启发意义。 因时间和精力限制，译文难免存在谬误，欢迎批评指正。

录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？ SPSS分析调查问卷数据的方法 当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍. Spss处理: 第一步:定义变量 大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类). 我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为: 1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )? A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59 那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。 以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明. 1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可. 2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例: 请问您通常获取新闻的方式有哪些( ) 1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络 在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可. 使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。 到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了. 第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种: 1.读取SPSS格式的数据 2.读取Excel等格式的数据 3.读取文本数据（Fixed和Delimiter) 4.读取数据库格式数据(分如下两步) （1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行 但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下. 1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案. 2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的). 3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据. 在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了. 第三步:统计分析 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法. 1.作图分析: 在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：: (1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。 (2)Interactive：交互式统计图。 (3)Map：统计地图。 (4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有： 条图 散点图 线图 直方图 饼图 面积图 箱式图 正态Q-Q图 正态P-P图 质量控制图 Pareto图 自回归曲线图 高低图 交互相关图 序列图 频谱图 误差线图 作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好. 2.数值分析: SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括： (1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。 Descriptive Statistics包括的统计功能有： Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况 Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理 Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征 Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系 Reports包括的统计功能有： OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。 Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值 Report Summaries in Row：行形式输出报告 Report Summaries in Columns：列形式输出报告 (2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。 以下是进行均值比较及检验的过程: MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合 T test 过程：对样本进行T检验的过程 单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。 独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异） 配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果) one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。 (3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决 (4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种: 1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。 2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系 3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远 (5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个. (6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。 非参数检验的过程有以下几个: 1.Chi-Square test 卡方检验 2.Binomial test 二项分布检验 3.Runs test 游程检验 4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验 6.K independent Samples Test K个独立样本检验 7.2 related Samples Test 两个相关样本检验 8.K related Samples Test 两个相关样本检验 (7)、Data Reduction(因子分析) (8)、Classify(聚类与判别)等等 以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果. 第四步:结果保存 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果. 总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用. SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 单选题：答案只能有一个选项 例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。 录入：录入选项对应值，如选C则录入3 2 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。 （1）方法一（二分法）： 例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示 考虑在内。 A月薪员工 B日薪员工 C钟点工 编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。 录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。 （2）方法二： 例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项： 1（ ） 2 （ ） 3（ ） A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主 D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作 编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F 录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。 注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。 3 排序题： 对选项重要性进行排序 例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位 编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格 录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。 4 选择排序题： 例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重 的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。 编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。 录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。 注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。 5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分 例六 你的年龄（实岁）：______ 编码：一个变量，不定义Value值 录入：即录入被调查者实际填入的数值。 6开放性文字题： 如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。 三 问卷一般性分析 下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下 1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。 适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三） 频数分析也是问卷分析中最常用的方法。 实现： Descriptive statistics……Frequencies 2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。 适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。 实现： Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择 3 多重反应下的频次分析： 适用范围：多选题的二分法（例二） 实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。 4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题 适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。 实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs 四 简单图形描述介绍 在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下 1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。 2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。 3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。 4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。 五 问卷深入分析 除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍： 1聚类分析 样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。 2 相关分析 相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。 其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法 3均值的比较与检验 （1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。 （2）T 检验： 独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。 如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。 4 回归分析 问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。 如何用spss对调查问卷进行数据分析 问卷调查表 可以进行很多种统计分析的，包含描述性分析，信度，效度分析，差异性分析，相关性分析，回归分析等等 怎么对调查问卷进行数据分析 分析方法太多了 我替别人做这类的数据分析蛮多的 用Excel对60份调查问卷进行数据分析 把你问卷发一份过来413186190@QQ.COM 如何做调查问卷数据分析 首先你可以计算每个部门每个工作职责满意不满意度，然后看那个业务在这个部门中不满意度最高，满意度最高，需要加强哪一个业务，需要表扬哪一个业务；然后部门之间进行比较，看看哪个部门满意度最高，哪个部门满意度最低，需要表扬需要批评的都知道了。 调查问卷数据分析，急用 数据分析最重要的思维就是，不断确定业务中两组变量之间的关系，用以解释业务。 收入、转化、用户规模、用户活跃等，我们称为现象。而只有通过数据量化的现象，我们才能精准感知。所以，数据是用来描述现象的，是被量化的现象。 如何看数据分析，又该如何进行数据分析？ 关于数据，有两种常见的情况。从腾讯出来的一个朋友曾告诉我“腾讯的数据太多，都不知道怎么看”，而另一个在创业公司工作的朋友告诉我“老板为了省开发资源，数据给的少得可怜”。这两种情况都有点走极端，那么，怎样看数据比较合理呢?答案是：需要想清楚3个问题。 1、我为什么要看数据？ 看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但我认为，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议 ”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。 2、数据的由哪些成分组成？这些成分每天/周/月都发生了什么变化？ 分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案发挥作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。 拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。 3、这些数据为什么发生了这些变化？ 分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。 用SILL量表问卷调查后， 如何用SPSS进行数据分析 免费的？建议先输入数据，然后按照教程练习以后自行分析吧 如果给钱，楼上估计应该会帮你分析的很好。 不过也有可能你人品大爆发，他不收你钱 艾森克人格问卷如何录入spss进行数据分析 首先要清楚spss数据分析软件，对于数据格式的要求。 通常用spss软件进行数据分析时，数据格式要求是横向一行为一份问卷，一列对应问卷中的一个题目，所以有多少份问卷，最终录完后就有多少行，而问卷中有多少个题目，最终就有多少列。 其次在录的时候 可以在excel中录，也可以直接在spss中录入，因为格式是完全一样的，如果对excel很熟悉，就可以现在excel中录，录完再通过spss直接可以打开excel数据就好了。 如何进行数据分析 数据分析是以现有网站的内容为基础，展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性，具体步骤如下： 1、分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 通常情况下uv要大于ip，pv是uv的倍数关系，而pv：uv多少合适呢?要看同行业的平均数据，比如一个知识性网站，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1。 跳出率越高说明网站内容质量越差，平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。 2、分析来源、地域和搜索引擎 从来源分析可以评测外链和推广效果，可以选择效果更好的推广和外链方式，节省时间。地域分析可以帮我我们做地域关键词，搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯。 3、受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。 受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。 着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。 可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。 4、分析页面点击图和页面上下游 页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。 页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。 注意：数据分析的魅力是常人无法感受的，如果你的网站在中后期还是凭证感觉做，那么你就相当于盲人摸象，你的网站排名只能看运气了。

变量主要是用来描述事物特征,那么按照描述的粗劣,有以下两种划分方法:按基本描述划分定性变量 :也称为名称变量、品质变量、分类变量,总之就是描述事物特性的变量,目的是将事物区分成互不相容的不同组别,变量值多为文字或符号,在分析时,需要转化为特定含义的数字。定性变量可以再细分为:无序分类变量:取值之间没有顺序差别,仅做分类,又可分为二分类变量和多分类变量二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女,对、错,阴、阳等,二分类变量是一种特殊的分类变量,有其特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别,如血型分为A、B、AB、0。定量变量:也称为数值型变量,是描述事物数字信息的变量,变量值就是数字,如长度、重量、产量、人口、速度和温度。定量变量可以再细分，连续型变量:在一定区间内可以任意取值,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。离散型变量:值只能用自然数或整数单位计算,其数值是间断的,相邻两个数值之间不再有其他数值,这种变量的取值一般使用计数方法取得。

效度(Validity)即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高;反之，则效度越低。效度分为三种类型:内容效度、准则效度和结构效度。内容效度（content-related validity）一、什么是内容效度内容效度指的是测验题目对有关内容或行为取样的适用性，从而确定测验是否是所欲测量的行为领域的代表性取样。二、内容效度的评估方法1.专家判断法; 2.统计分析法(评分者信度复本信度折半信度再测法); 3.经验推测法 (实验检验)三、内容效度的特性内容效度经常与表面效度（face validity）混淆。表面效度是由外行对测验作表面上的检查确定的，它不反映测验实际测量的东西，只是指测验表面上看来好像是测量所要测的东西；内容效度是由够资格的判断者（专家）详尽地、系统地对测验作评价而建立的。构想效度（construct-related validity）一、什么是构想效度指测验能够测量到理论上的构想或特质的程度，即测验的结果是否能证实或解释某一理论的假设、术语或构想，解释的程度如何。二、构想效度的估计方法1.对测验本身的分析（用内容效度来验证构想效度）2.测验间的相互比较：相容效度（与已成熟的相同测验间的比较）、区分效度（与近似或应区分测验间的比较）、因素分析法3.效标效度的研究证明4.实验法和观察法证实三、效标效度（criterion-related validity）一什么是效标效度效标效度又称实证效度，反映的是测验预测个体在某种情境下行为表现的有效性程度。根据效标资料是否与测验分数同时获得，又可分为同时效度(实际士气高和士气低的人在士气测验中的得分一致性。)和预测效度两类。一个好的效标必须具备以下条件：①效标必须能最有效地反映测验的目标，即效标测量本身必须有效；②效标必须具有较高的信度，稳定可靠，不随时间等因素而变化；③效标可以客观地加以测量，可用数据或等级来表示；④效标测量的方法简单，省时省力，经济实用。二、效标效度的评估方法1.相关法：效度系数是最常用的效度指标，尤其是效标效度。它是以皮尔逊积差相关系数来表示的，主要反映测验分数与效标测量的相关。当测验成绩是连续变量，而效标资料是二分变量时，计算效度系数可用点二列相关公式或二列相关公式；当测验分数为连续变量，效标资料为等级评定时，可用贾斯朋多系列相关公式计算。2.区分法：是检验测验分数能否有效地区分由效标所定义的团体的一种方法。算出t值后，便可知道分数的差异是否显著。若差异显著，说明该测验能够有效地区分由效标定义的团体，否则，测验是无效的。重叠百分比可以通过计算每一组内得分超过（或低于）另一组平均数的人数百分比得出；另外，还可以计算两组分布的共同区的百分比。重叠量越大，说明两组分数差异越小，即测验的效度越差。3.命中率法：是当测验用来做取舍的依据时，用其正确决定的比例作为效度指标的一种方法。命中率的计算有两种方法，一是计算总命中率，另一种是计算正命中率。4、预期表法：是一种双向表格，预测分数排在表的左边，效标排在表的顶端。从左下至右上对角线上各百分数字越大，而其它的百分数字越小，表示测验的效标效度越高 ；反之，数字越分散，则效度越低。

SPSS分析调查问卷数据的方法x0dx0ax0dx0a当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量_数据录入_统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.x0dx0aSpss处理: x0dx0a第一步:定义变量 x0dx0a大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).x0dx0a我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:x0dx0a1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?x0dx0a A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59x0dx0a那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。x0dx0a以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.x0dx0a1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.x0dx0a2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:x0dx0a请问您通常获取新闻的方式有哪些( )x0dx0a1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络x0dx0a在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.x0dx0a使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。x0dx0a到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.x0dx0a第二步:数据录入 x0dx0aSpss数据录入有很多方式,大致有一下几种:x0dx0a1.读取SPSS格式的数据x0dx0a2.读取Excel等格式的数据x0dx0a3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)x0dx0a4.读取数据库格式数据(分如下两步)x0dx0a（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行x0dx0a但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.x0dx0a1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.x0dx0a2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5??.的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).x0dx0a3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.x0dx0a在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.x0dx0a第三步:统计分析 x0dx0a有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.x0dx0a1.作图分析:x0dx0a在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:x0dx0a(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。x0dx0a(2)Interactive：交互式统计图。x0dx0a(3)Map：统计地图。x0dx0a(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：x0dx0a条图x0dx0a散点图x0dx0a线图x0dx0a直方图x0dx0a饼图x0dx0a面积图x0dx0a箱式图x0dx0a正态Q-Q图x0dx0a正态P-P图x0dx0a质量控制图x0dx0aPareto图x0dx0a自回归曲线图x0dx0a高低图x0dx0a交互相关图x0dx0a序列图x0dx0a频谱图x0dx0a误差线图x0dx0a作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.x0dx0a2.数值分析:x0dx0aSPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：x0dx0a(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。x0dx0aDescriptive Statistics包括的统计功能有： x0dx0aFrequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况x0dx0aDescriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理x0dx0aExplore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征x0dx0aCrosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系x0dx0aReports包括的统计功能有： x0dx0aOLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。x0dx0aCase Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值x0dx0aReport Summaries in Row：行形式输出报告x0dx0aReport Summaries in Columns：列形式输出报告x0dx0a(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。x0dx0a以下是进行均值比较及检验的过程:x0dx0aMEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合x0dx0aT test 过程：对样本进行T检验的过程x0dx0a单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。x0dx0a独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）x0dx0a配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)x0dx0aone-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。x0dx0a(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决x0dx0a(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:x0dx0a1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。x0dx0a2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系x0dx0a3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远x0dx0a(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个.x0dx0a(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。x0dx0a非参数检验的过程有以下几个:x0dx0a1.Chi-Square test 卡方检验x0dx0a2.Binomial test 二项分布检验x0dx0a3.Runs test 游程检验x0dx0a4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验x0dx0a5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验x0dx0a6.K independent Samples Test K个独立样本检验x0dx0a7.2 related Samples Test 两个相关样本检验x0dx0a8.K related Samples Test 两个相关样本检验x0dx0a(7)、Data Reduction(因子分析)x0dx0a(8)、Classify(聚类与判别)等等x0dx0a以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.x0dx0a第四步:结果保存 x0dx0a 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制_粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.x0dx0a总结: x0dx0a以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.x0dx0aSPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Typex0dx0a各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： x0dx0a1 单选题：答案只能有一个选项x0dx0a例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ x0dx0aA有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断x0dx0a编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。x0dx0a录入：录入选项对应值，如选C则录入3x0dx0a2 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。x0dx0a（1）方法一（二分法）：x0dx0a例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示x0dx0a考虑在内。x0dx0aA月薪员工 B日薪员工 C钟点工x0dx0a编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。x0dx0a录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。x0dx0a（2）方法二：x0dx0a例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：x0dx0a1（ ） 2 （ ） 3（ ）x0dx0aA、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主x0dx0aD、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作x0dx0a编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” Fx0dx0a录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。x0dx0a注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。x0dx0a3 排序题： 对选项重要性进行排序x0dx0a例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） x0dx0a第一位 第二位 第三位 第四位 第五位x0dx0a编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格x0dx0a录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。x0dx0a4 选择排序题：x0dx0a例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重x0dx0a的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。x0dx0a编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。x0dx0a录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。x0dx0a注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。x0dx0a5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分x0dx0a例六 你的年龄（实岁）：______x0dx0a编码：一个变量，不定义Value值x0dx0a录入：即录入被调查者实际填入的数值。 x0dx0a6开放性文字题：x0dx0a如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。x0dx0a三 问卷一般性分析x0dx0a下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下x0dx0a1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。x0dx0a适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）x0dx0a频数分析也是问卷分析中最常用的方法。x0dx0a实现： Descriptive statistics??Frequencies x0dx0a2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。x0dx0a适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。x0dx0a实现： Descriptive statistics??Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics?中选择x0dx0a3 多重反应下的频次分析：x0dx0a适用范围：多选题的二分法（例二）x0dx0a实现：第一步在Multiple Response??Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response??Frequencies中做频数分析。x0dx0a4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题x0dx0a适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。x0dx0a实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics??Crosstabs x0dx0ax0dx0a四 简单图形描述介绍x0dx0a在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下x0dx0a1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。x0dx0a2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。x0dx0a3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。x0dx0a4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。x0dx0ax0dx0ax0dx0a五 问卷深入分析x0dx0a除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：x0dx0a1聚类分析x0dx0a样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。x0dx0a2 相关分析x0dx0a相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。x0dx0a其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法x0dx0a3均值的比较与检验x0dx0a（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。x0dx0a（2）T 检验：x0dx0a独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。x0dx0a如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。x0dx0a4 回归分析x0dx0a问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。

1. 在我的生命中我一次又一次地失败，这就是 我为 什么成功的原因。 2. 我为 在光明顶见到它的婀娜多姿而赞不绝口，为在天都峰见到它的直铺深谷而惊叹不已，我更为日出时那滔滔的云海而震撼。 3. 也许等 我为 人妻、为人母的时候，能够深刻的理解母爱的意义。但是我希望我的母亲也能感受一下我的感觉。天底下哪有母亲不疼孩子的。我爱我的母亲，她不仅给予我生命，给予我做人的权利，更教会我做人的道理。 4. 在学习这条路上，有人激动，有人沮丧，我不管，至少 我为 了学习付出，我收获了快乐，我辛勤的耕耘，学习会给我丰硕的回报。我相信自己！我相信学习！我相信只要努力，就会有回报！ 5. 我为 了躲避横飞的雪球，笑着平卧在雪里，又打了个滚儿，身上就披了一件“雪衣”。 6. 快乐地过是一天，不快乐地过也是一天， 我为 什么不快快乐乐地过每一天呢？ 7. 我为 之倾倒的梨花，它们默默的开放着。淡绿或淡粉的花蕊，浅睡在白玉般的花瓣里。那俊俏的模样，似出水莲花，清纯而美丽。我忍不住用手去触摸，却又轻轻缩回，怕我的鲁莽，怕我的手，不小心浊了梨花的高洁和不染。 8. 我为 我们国家的团结而骄傲；我为雅安人的不屈不挠的精神而骄傲；我为我国的援兵的英勇无畏的精神而骄傲...... 9. 父亲的爱，博大、深沉、催人泪下。 我为 这爱而感动，为父亲而感动，我的父亲没有什么壮举，可就是这些琐碎的小事，这份默默而又无处不在的温存，让我感动！ 10. 每天 我为 我家的小狗到饭的时候它总是对我汪汪地叫，就像对我说谢谢你主人。 11. 大海啊大海，天使也不知道， 我为 何对你如此迷恋，未来的未来，我还要为你献上我对海的祝福。 12. 海到无边天作岸，山登绝顶 我为 峰。 13. 许久以来，我一直在找一个理由来说明 我为 什么爱你，可是我找不到，因为我不能把对你的爱只限定于一个理由。 14. 说起落日就是奇怪同是那个落日 我为 什么总是怀念家园的落日？这么多年来每每看见西下的落日我总是勾起我对家乡对亲人的思念。也许就是那个生我养我的家乡给了我太多太多，别处的往往只是相像而不能替代家乡的那轮落日罢了！ 15. 海阔无边天作岸，山登绝顶 我为 峰、笑着回头看，只因我无遗憾。 16. 海到尽头天做岸，山登绝顶 我为 峰。 17. 给自己最好的礼物是成就，给父母最好的礼物是以 我为 荣为傲。 18. 他们永远向着阳光，不懈的追求光明，是多么好呀！因此他们每天才过得充实而富有阳光， 我为 你骄傲！ 19. 我们的祖国像一条巨龙，屹立在世界东方，她正日益强大、蒸蒸日上， 我为 她骄傲、为她自豪！ 20. 我喜欢蜡烛，喜爱它的光明。我赞美蜡烛，赞美它无私奉献的态度。我歌颂蜡烛，歌颂它舍小 我为 大我的牺牲精神。 21. 理想就像茫茫海中的指南针，就像黑夜道路中的一站指条路明灯，就像赛跑时的号角，让 我为 它去努力、去奋斗、去实现…… 22. 相信我能够完成任何我要完成的事情，并且坚信该项任务值得 我为 此而“付出”和“努力”。 23. 秋天的夜啊！你真是家乡的人间天堂，毫不吝啬地给我们美丽欢乐！秋天的夜， 我为 你痴！为你狂！为你的美丽而自豪！ 24. 夏夜，姥姥家的昙花又开了，花瓣大大的，白白的，长在粗大强壮的枝茎上。在月色的照耀下闪着光泽。它的开放让全家都欣喜若狂，大家不停的称赞着，欣赏着。不过最让 我为 之惊叹的还是它那短暂而又美丽的瞬间。 25. 小鸟为找虫努力快乐的飞翔，大树为人们遮阳努力快乐的生长，父母为我们努力的赚钱， 我为 未来努力快乐的拼搏。 26. 也许时落枝黄的秋天，是在为菊花作铺垫，菊花在寒风中微微颤动，这种颤动让整个天空摇撼，同时也让 我为 之一震。 27. 家乡的水，你养育了家乡的父老乡亲，养育着家乡的一草一木，滋润着家乡的一切。 我为 你感到自豪，为你感到骄傲。 28. 校园的草坪里，小草偷偷地钻出来了，就像给大地披上了一身绿军装；漂亮的教学楼悄悄地对我说：“ 我为 你遮风挡雨，你可要好好学习啊。”周围的景色好象都在对我说：“我们都有成绩了，你有了吗？我们来比赛吧！”。 29. 黄山的峰巍峨耸立，黄山的石奇形怪状，黄山的松挺拔葱郁，黄山的雾神秘朦胧，这一次我充分感受到了黄山的神秘和奇特， 我为 我能够看到这些优美的景色而自豪！ 30. 白色的栀子花，无论枝头吐芳，还是落地成泥，一概素素淡淡，清清雅雅，如白玉无暇。 我为 之惊异，尤其是那馨香，若有似无，不经意间，如影随身，四处漫散；仔细嗅来，又全无踪迹可循。闻之有若仙气，神醒身爽。 31. 一天，老师偶然把笔记落在教室。 我为 了满足我的好奇心，便打开看了看。上面写得密密麻麻的。为了使我们能轻松地学知识，老师您一定熬夜了吧；为了我们，您不持劳苦地工作。感谢您，我的老师！ 32. 一堆堆废墟中你们依然坚持读书，依然在为成为一名歌唱家而继续唱歌，我的心震撼了；一张张病床上你们依然忍着剧痛向营救人员微笑着打招呼，依然没有掉一滴眼泪， 我为 你们感到自豪；一顶顶帐篷里传来的呼喊声，让我的心都碎了…… 33. 我们今天的讨论很热烈，参与的人数也多，说得很有质量， 我为 你们感到骄傲。 34. 中国是我的祖国，我的祖国是中国， 我为 我的祖国感到骄傲和自豪。 35. 我已经和公司打成一片。它以 我为 生，我也和它生活在一起，日夜形影不离……；它是我的情人。我害怕失去它也担心做失败，并尽量避免失误。这是一种悲惨的生活。 36. 大众就像是个任我为所欲为的女人。 37. 每逢佳节倍思亲，您向岗位献钟情。天涯海角共此时， 我为 长辈尽孝心。 38. 我手中的灯笼使眼前黑暗的路途与 我为 敌。 39. 我为 我是祖国未来的接班人而骄傲，为我胸前这块红领巾而自豪。 40. 那么， 我为 什么不快乐的面对死亡呢？ 41. 你为什么这么美？那时，我没有回答，现在，我可以告诉他：因为， 我为 你而生。 42. 尽管自己选择的使命是美丽的、崇高的和神圣的，但责任太沉重了，到头来被重负压得粉碎。回首往事，就象从失恋中解脱出来得斯旺所说：“真想不到 我为 一个对我不和适的女人而糟蹋了一生。 43. 为你弹奏萧邦的夜曲，纪念我死去的爱情，而 我为 你隐姓埋名，在月光下弹琴。周杰伦 44. 雨阻行人，谁是行人之友？天留过客， 我为 过客之东。 45. 我视金钱为粪土，父母视 我为 化粪池! 46. 今天 我为 祖国而骄傲，明天祖国为我而自豪！ 47. 我为 母校而感到无比骄傲，也要让母校为我感到自豪。 48. 家长事事依着孩子，对孩子没有较高的要求，在这样的氛围中生活的孩子长大成人后，很有可能会处处以 我为 中心，而且很容易放纵自己。 49. 自信的人往往会发现自己的长处，从而发扬自己的长处。而自卑或者自负的人，不是发现不了自己的长处，就是骄傲自大，看不到自己的短处。所以说，自卑与自信是一对孪生子，这两者都以自 我为 中心。 50. 我为 生命的本身而欢喜。对我而言，生命并非短暂的蜡烛。它是一种光辉的火炬，此刻为我所拥有；在交给将来的世代之前，我要使它尽量烧得光亮。萧伯纳 51. 真想不到 我为 一个对我不和适的女人而糟蹋了一生。 52. 有时候心理因素可能比外界的因素有更大的影响，所以一个人的心态非常重要。很多人总是很不满足，说 我为 什么不如那个人好，我为什么挣的钱不如那个人多，这样的心态可能会导致自己越来越浮躁，也不会让自己觉得幸福。 53. 命运不是丢在地上的废铁，我从泥淖从把它捡起，铸成世界以 我为 中心的桂冠！ 54. 我的信念：相信我能够完成任何我要完成的事情，并且坚信该项任务值得 我为 此而“付出”和“努力”。 55. 如果你不能为我而生，那就让 我为 你而死！ 56. “你的败因只有一个，就是与 我为 敌。”六道骸。 57. 和谐社会，当发扬光大人间真情的美德，“ 我为 人人，人人为我”，为人民、为国家，也为我们自己。一个个小家庭组成为全社会的大家庭，希望十三亿人民的祖国大家庭，其乐融融、花枝招展！ 58. 我只有一次生命，而且它又相当短， 我为 什么在自己最不想做的事情上浪费我的生命呢？ 59. 一丝一粒，我之名节；一厘一毫，民之脂膏。宽一分，民受赐不止一分；取一文， 我为 人不值一文。谁云交际之常?廉耻实伤。傥非不义之财，此物何来！ 60. 我为 了练口才，常常一个人跑到树林里去演讲。 61. 我为 什么会感动呢？平时，我们所议论所感受的，都是物欲横流，金钱至上，人情冷漠，自私自利，明哲保身，“各人自扫门前雪，不管他人瓦上霜”。身处这样的氛围中，当我亲眼目睹这些温馨的场景后，能不感动吗？ 62. 我为 母校而感到无比骄傲，也要让母校为我感到自豪七。 63. 予年二百五十，而动作不衰，人其 我为 神仙乎？ 64. 我已经和公司打成一片。它以 我为 生，我也和它生活在一起，日夜形影不离……它是我的情人。我害怕失去它也担心失败，并尽量避免失误。这是一种悲惨的生活。 65. 《 我为 祖国献石油》这支歌唱出了中国石油工人的豪迈气概。 66. 站在时光的前厅，彷徨着空中的飞鹰，远去的身影，时光已逝，流水已做寒冰。我的方向是远帆的星，轻装上阵，徒手攀登，挥剑斩荆。我有什么？决心、痴心与信心。 我为 什么不怕，因为2012我与梦想同行。 67. 别人为食而生存， 我为 生存而食。泰勒斯 68. 德国为她的装甲师而感到骄傲， 我为 作为装甲师的指挥官而感到高兴。 69. 只要有一双真诚的眼睛陪我哭泣，就值得 我为 生命受苦。罗曼?罗兰 70. 您是一棵大树，春天倚着您幻想，夏天倚着你繁茂，秋天倚着您成熟，冬天倚着您沉思。妈妈，在您的节日里， 我为 你祈祷，愿上帝的爱与妈妈同在。 71. 我带着一个目的来到这个办公室：令英国社会从依赖走向自力更生；从人人为我到 我为 人人；建立一个奋发有为的英国，而不是消极怠工的英国。 72. 我为 我能看着学生天天有新的问题、新的想法、新的人际关系，进而感受生命再生的喜悦！ 73. 国事多端， 我为 臣子，尽言劝君乃是其职，为国除奸，死而无憾。如今我生我死，在于朝廷，贤侄冒险而来，于你无益。 74. “人人为我， 我为 人人。”是一句我们在生活中时常听到的。“人人为我”是说让别人为我着想，为我服务。“我为人人”是说每个人心中有社会责任感，用实际行动为他人着想，为社会尽自己的义务。 75. 佛言：慎勿视女色，亦莫共言语。若与语者，正心思念： 我为 沙门，处于浊世，当如莲华，不为泥污。想其老者如母，长者如姊，少者如妹，稚者如子。生度脱心，息灭恶念。 76. 脱机的人永远不知道联机的人等了她多久…… 我为 兄弟两肋插刀，为女人插兄弟两刀。 77. 只要有一双真诚的眼睛为我流泪，就值得 我为 生命受苦。 78. 人们经常是不讲道理的、没有逻辑的和以自 我为 中心的。特蕾莎修女 79. 我想和那些不愿受人尊敬的人同行，不过，那么好的人可不愿与 我为 伍。 80. 蘅芜君怅望西风抱闷思，蓼红苇白断肠时。空篱旧圃秋无迹，瘦月清霜梦有知。念念心随归雁远，寥寥坐听晚砧痴，谁怜 我为 黄花病，慰语重阳会有期。 81. 我为 祖国而生，将来我要建设自己的国家。 82. 成熟男人?“十大标准”。一、重视诺言。二、不夸夸其谈。三、有学识而含蓄内敛。四、心胸宽广。五、不以自 我为 中心。六、勇于承认错误。七、意志坚定。八、干净整洁。九、尊老爱幼。十、有业余爱好。 83. 人人为我， 我为 人人，这是我们的座右铭。大仲马 84. 一丝一粒，我之名节；一厘一毫，民之脂膏。宽一分，民受赐不止一分；取一文， 我为 人不值一文。谁云交际之常，廉耻实伤，倘非不义之财，此物何来？ 85. 我希望每个人都时刻为别人着想，用实际行动尽到自己的责任和义务。用“ 我为 人人”换取“人人为我”，让“人人为我，我为人人。”这种可贵的精神永驻人间！使我们的社会更加和谐，人类更加文明进步。 86. 宽一分，民受益不止一分；取一文， 我为 人不值一文。 87. 故智之所贵，存 我为 贵；力之所贱，侵物为贱。然身非我有也，既生，不得不全之。列子 88. ：公司为我建标准， 我为 公司争效益。 89. 一丝一粒，我之名节。一厘一毫，民之脂膏。宽一分，民受赐不止一分。取一分， 我为 人不值一文。 90. 人们时常问 我为 何选择了广告。其实是广告选择了我。 91. 悲伤逆流成河 我为 谁而不顾一切。 92. 曾想过现在的生活是何等的惬意，谁承想该来的不该来的都一股脑儿的奔涌而至，叫人猝不及防！在广东 我为 了生活终日奔波，在家里少却了生活上的不惬意，可是凭添了些许无奈，这样的无奈又是我无法拒绝和回避的。 93. 我为 了群众尽了一点应当的义务，党却给了我极大的荣誉，去年我被评为先进工作者，出席了鞍山市青年建设积极分子大会，这完全是党的培养，是毛主席思想给了我无穷的力量，是广大群众支持的结果。 94. 大海用涛声歌颂，大山用巍峨见证，大地用缄默宣誓：中国， 我为 你骄傲。 95. 军人与战斗是不可分的，作为一名军人， 我为 自己所从事的这项事业饿而自豪。 96. 笔墨绕身，口舌生涯， 我为 自己的选择无怨无悔。 97. 请把你的心给我，与 我为 伍，这个世界太残酷了，我有些害怕。王尔德 98. 少先队员拥有着红领巾，红领巾是国旗的一角， 我为 是少先队员而骄傲。 99. 其实天不暗，阴云终要散，其实其实海不宽，此岸连彼岸，其实山不险，条条路可攀，其实路不远，一切会如愿，艰难困苦的日子里 我为 你祈祷，请你保重每一天。 100. 我的看不见的风景中最美的部分，是你使 我为 看不见的天使所认识。里尔克 101. 我只有一次生命，而且它又相当短， 我为 什么在自己最不想做的事情上浪费我的生命。 102. 医道，古称仙道也，原为活人。今世之医，多不知此义，每于富者用心，贫者忽略，此固医者之恒情，殆非仁术也。以余论之，医乃生死所寄，责任非轻，岂可因其贫富而 我为 厚簿哉？ 103. 我为 自己的祖国编写歌儿，不是为别人祖国的天空！ 104. 我为 你的错误行为感到难过，不知你此时此刻是怎么想的。 105. 我平生只知道一件事， 我为 什么是那么无知。 106. 我们都是这世间疲于奔命的人，在纵横的阡陌荒凉行走，不知道最终根植于何处，又将回归哪里。曾经的 我为 了一场婉兮清扬的飞雪，而耽误了一场姹紫嫣红的盛宴，做了唯一一个缺席的人。 107. 最后才醒悟，原来爱到了穷途，只是 我为 了你的幸福让了路。 108. 你的快乐，就是我幸福的依据，让 我为 你清扫烦恼的心绪，忧伤从此在你生命中绝迹，今生注定让我痴痴地为你，傻傻地等你，再苦再累也是一种甜蜜，爱你！ 109. 远方传来风笛，而我只在意有你的消息，城堡为爱守着秘密，而 我为 你守着回忆。 110. 知道今天是什么日子吗？今天安全日， 我为 你做了一道菜：用安全做主料，用预防做辅料，用预备做调料。我愿把它送给我的朋友，让平安陪伴一生。 111. 看到病人转危为安， 我为 能够帮助他度过危险而感到快乐。 112. 质量以 我为 本，我以质量为荣。 113. 你问 我为 什么花会枯萎，那是因为我翻遍了千山万水，你说我怎么会那么疲惫，我说千年沧桑等待着沉醉。亲爱的，前世的情节，今天情人节我们回味。 114. 在那暗无天日的旧社会,当 我为 了不让全家人饿死而把两个女儿卖了的时候,真是心如刀绞,肝肠寸断。 115. 我降生到这个世界十七年，有十六年在迷路。剩下的一年我停在原地思考 我为 什么迷路。 116. 今年是中国建国xx周年了， 我为 自己是一个中国人而自豪!祖国，您永远充满希望，您永远朝气蓬勃! 117. 许多年以来， 我为 一些连对我自己都解释不清的理想而活着，但是我做了一件好事情：生活在树上。 118. 前些时，褚之班从界首来信讲了灾情，想找 我为 他在重庆谋一枝之栖。其实，他哪想得到我的处境。 119. 我大笑一声动山摇，山神问 我为 何笑，因为我要把愿望和祝福通通都送到。世界微笑日，愿你有事没事都能保持微笑，精彩生活乐逍遥。 120. 你让我说你好在哪里，我找不到答案；问 我为 什么爱你，我也不知道原因；问我知道什么？我说，我知道我爱你并且会爱一辈子！

我家有4（公顷或平方千米）的玉米地

造句指懂得并使用字词，按照一定的句法规则造出字词通顺、意思完整、符合逻辑的句子。依据现代语文学科特征，可延伸为写段、作文的基础，是学生写好作文的基本功。造句来源清俞樾《春在堂随笔》卷八：“其用意，其造句，均以纤巧胜。”夏_尊叶圣陶《文心雕龙》四：“造句也共同斟酌，由乐华用铅笔记录下来。”下面为您提供关于【浏览怎么造句子】内容，供您参考。1、他看报纸时总是先浏览一下各版的主要内容，然后再选择有价值的、自己感兴趣的内容仔细阅读。2、他浏览了一下作业，没发现错误。3、但是如何才能保证网站浏览者仔细查看网站内容，而不是走马观花似地浏览呢？4、爸爸读报，总是先浏览一下各版的标题，然后再仔细阅读重要新闻。5、这个地方山明水秀，人文荟萃，是个值得浏览的好去处。6、他趁着开车前的一个钟头，把这一本小说一目十行地浏览了一遍。7、如希望了解更多第三辑气象万千的详情，请浏览以下网页。8、这是需要精读的文章，怎可不求甚解，随意浏览？9、不要只是走马观花的浏览购买合同。地产合同是又长又密的，你需要知道自己的承诺和义务。10、我喜欢浏览娱乐类的杂志。11、您提出的问题，我的答案已经给出，请您浏览一遍。12、只知道课文世界上有无数关闭着的门。每一扇门里，都有一个你不了解的世界。求知和阅世的过程，就是打开这些门的过程。打开这些门，走过去，浏览新鲜的景物，探求未知的天地，这是一件激动人心的事情，也是一个乐趣无穷的过程。一个不想打开门探寻的人，只能是一个精神上贫困衰弱的人，只能在门外无聊的徘徊。当别人为大自然和人世间奇妙的景象惊奇迷醉时，他却在沉睡。13、当你在网上浏览不健康网站遭到网吧老板的劝阻时。14、点击我的百度用户名，查询用户资料或浏览我的百度空间即可见，考试必过。15、我立刻起来，揉揉蒙胧的睡眼，走进总理的办公室。总理招呼我坐在他的写字台对面，要我陪他审阅我整理的记录稿，其实是备资询的意思。他一句一句地审阅，看完一句就用笔在那一句后面画一个小圆圈。他不是浏览一遍就算了，而是一边看一边思索，有时停笔想一想，有时问我一量句。夜很静，经过相当长的时间总理才审阅完，把稿子交给了我。16、一个人久了，对爱情会越挑剔；一个人久了，会变的比恋爱时候成熟；一个人久了，会常常浏览星座运程；一个人久了，朋友会越重要；一个人久了，会越来越喜欢听歌；一个人久了，电话会常常忘记带；一个人久了，对节日大多没啥期待。17、可以直接插网线的，有那个接口，插上以后用遥控器选择网络模式就可以浏览相应的网页和看电影了，如果是智能电视就可以浏览所有的网页，如果不是，就只能看他里面的电影了。18、去贴吧里面发个帖。。。然后再去浏览。。。19、在我浏览过的书的太阳系里，学校里读的书像地球，而校外读的书则是太阳。20、走遍赤县神州，浏览过无数名山大川，我觉得还是自己的家乡好。句子是语言运用的基本单位，它由词或词组构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或制止，表示某种感慨。它的句尾应该用上句号、问号或感叹号。造句的方法一般有以下几种：1、在分析并理解词义的基础上加以说明。如用“瞻仰”造句，可以这样造：“我站在广场上瞻仰革命烈士纪念碑。”因为“瞻仰”是怀着敬意抬头向上看。2、用形容词造句，可以对人物的动作、神态或事物的形状进行具体的描写。如用“鸦雀无声”造句：“教室里鸦雀无声，再也没有人说笑嬉闹，再也没有人随意走动，甚至连大气都不敢出了。”这就把“鸦雀无声”写具体了。3、有的形容词造句可以用一对反义词或用褒义词贬义词的组合来进行，强烈的对比能起到较好的表达作用。如用“光荣”造句：“讲卫生是光荣的，不讲卫生是可耻的。”用“光荣”与“可耻”作对比，强调了讲卫生是一种美德。4、用比拟词造句，可以借助联想、想象使句子生动。如用“仿佛”造句：“今天冷极了，风刮在脸上仿佛刀割一样。”5、用关联词造句，必须注意词语的合理搭配。比如用“尽管??可是??”造句：“尽管今天天气很糟，但是大家都没有迟到。”这就需要在平时学习中，把关联词的几种类型分清并记住。6、先把要造句的词扩展成词组，然后再把句子补充完整。如用“增添”造句，可以先把“增添”组成“增添设备”、“增添信心”或“增添力量”，然后再造句就方便多了。随着信息新媒体的发展，网络已经成为继报纸、收音机、电视之后的主流媒体，并有将其整合的趋势。网民数量的激增使得网络话题的热议和网络语言迅速成为流行语。出现了很多新现象：网络造句——当某一新闻事件在网络迅速流传之后，新闻事件中的某一具有代表性的词语，在网友们的推广下，成为造句的主体，并迅速在网络流行展开。比如李刚事件中，我爸叫李刚成为流行语，以它进行的造句活动在网络铺开。例如：窗前明月光，我爸是李刚；给我一个李刚，我能撑起整个地球等。而在360与腾讯的3Q网络大战之后，一句“我很艰难的做出决定”也迅速流行。这类造句的特征主要是将已有的诗句、文章等进行改变而成。

描写父爱的初中作文5篇 父爱而这两个字是那么平凡，可这种爱又是那么的不平凡。人们都说“父爱如山”，其实父爱早已远远超过了山。下面是我给大家整理的描写父爱的初中作文，希望大家喜欢！ 描写父爱的初中作文篇1 那是一个夕阳西下的傍晚，我捧着那“伤痕累累”的考卷，“78”分的大字映入我的眼帘，这样的分数如五雷轰顶。背上的书包仿佛如千斤一般压在我的背上。我像霜打的茄子，垂头丧气地走在回家的路上。脑海不时浮现出爸爸他那怒气冲天的模样，耳际似乎响起了那如“狂轰乱炸”般的训斥声：“这次怎么考得这么差，去，给我面壁思过！”想到这，我不禁打了个冷战，脚步愈发沉重起来。 终于走到了家门口，我徘徊着不敢迈进门槛，隔壁大树上的一只小鸟仿佛在对我冷嘲热讽：“这次考得这么差，你就等着挨骂吧！”唉！是福不是祸，是祸躲不过。我小心心翼翼地推开门，“哦，幸好爸爸还没回来。”我长舒了一一口气，刚才提到嗓子眼的心放回了原处。我以迅雷不及掩耳之势跑向卧室，冥思苦想着该如何将考卷藏起来呢？突然，一个妙计从我脑海里萌生：只要将考卷放在这些古典名著里，爸爸绝对找不到。这正是神不知鬼不觉啊！正当我要实施计划时，眼前又浮现出爸爸教导我的情景：“人要讲诚信，因为诚信是立跟之本啊！”好吧，罚就罚吧！男子汉做事敢作敢当。 到了夜晚，爸爸终于回来了。我捧着试卷，我的心又提到了嗓子眼。我把头埋得低低的，时刻等待着爸爸的批评声雨点般地砸到我身上。考卷的错题很简单理解，可我觉得父亲却看了几小时。我偷偷瞄一眼父亲，发现父亲的脸由阴转多云变为多云密布，我的眼睛湿润了，头也沉重得抬不起来。出乎意料的是，父亲竟没有对我进行“暴风雨”般的洗礼，而是拍拍我的肩膀，心平气和地说：“儿子，我想过了，以后只要你认真考试，即使考砸了，爸爸也不会怪你，但是你可得吃一堑，长一智呀。”说完后，便帮我进行了错题分析。 或许是意识到我对于父亲的惧怕，母亲告诉我，父亲每到深夜，都会来查看我又没有盖被子，台灯有没有关，书包有没有收，还让母亲多买一些有营养的东西给我吃，说我正在长身体。啊，原来爸爸一直都在背后默默地关心和爱护我，而我却浑然不知。这不就是深沉的父爱？ 鸟儿以婉转的歌声回报蓝天；花儿以五彩缤纷回报大地；乌鸦以反哺来回报养育之恩。感谢您，我那宽严有度的父亲，您的爱我会铭记终生，我会用实际行动来回报您！ 描写父爱的初中作文篇2 人们常说，母爱如水，父爱如山。母爱细腻，父爱深沉。但在我的成长经历中，我是“恨”父亲的。 在儿时的记忆中，父亲就很少对我笑过。每次见了我都是一副爱理不理的样子，冷得我脊梁骨都发毛。和父亲在家，便是我最不期望的事。当时，在我看来，父亲是那样的冷，毫不夸张地说，100℃都不会融化他对我那颗冰凉的心。也许就是这样，我和父亲的距离已经远到了不可再远的程度。我们之间的隔膜非一日积累，似乎已有几十丈。 后来，我才知道原因。原来父亲就是这样的性格，极少说话，不善表达。以前我觉得父亲是冷酷无情的，这大概是我莫名其妙的心理所造成的吧。当我了解这其中的“奥妙”后，我就开始慢慢地接近父亲，从他的眼前转，开始和他交流等等。我便发现，爸爸不是离我那么遥远了。好像我们的心近在咫尺。我意识到他是爱我的，只不过不会表达罢了。 我懂得爸爸比较呆，所以我会主动跟父亲说我需要的东西。直到今日，每当我一看到有关父亲这样的字眼，就会想起那件事。也正是那件事，让我彻底改变了对父亲的看法，真正让我体会到了沉默的父爱。 记得那次，是一个周末的中午。由于家里停电，父亲就跟我出去吃。桌上摆满了各种食物，但唯一进入我眼的，是一碟炒面。平常饭量不大的我，竟吃得精光。也许这一行为被父亲看到了，父亲就记在了心里。那天晚上，父亲问我想吃什么，我毫不犹豫地回答到：“炒面！”没想到父亲竟喜笑颜开，那张沉默的脸如春天来了似的生机勃勃。 当父亲把面端上来的时候，我惊奇地发现，竟然和饭店的一模一样。父亲怀着激动的心情问我：“怎么样？”我说：“真好吃！”不成想父亲乐的跑进厨房哼起了小曲儿。我从没想到，一直以来沉默的父亲会有如此活泼的一面。我感受到了父亲的爱，就真真切切地融在了这一碗意义非凡的炒面中。 岁月的无情让父亲一天天老去，父亲依然是沉默的。我想，沉默是金，更是一段绵绵不断的感情。 沉默，是父亲给我独特的爱。 描写父爱的初中作文篇3 夜幕如纱，悄悄地铺满了整个天空，月色如萤，微微的从薄纱中透出些光影，轻盈缥缈。 今晚，屋子那般寂静，却总觉得缺了些什么，父亲那每日每夜频繁的唤声，也已不再继续。 其实父亲是个寡言的人，他绝不会从早到晚唠叨个没完。家里只有我俩时候，他最多也就叮嘱几声。但父亲一直有个习惯，有意无意的，总爱唤我的名字。 我的卧室与父亲的书房只有一墙之隔，每天晚上，就总能听见隔壁的父亲叫我的名字，一声又一声，伴着敲打键盘的声音，似乎很有节奏感。这样的唤声在我听来是极扰人的，有时忍不住，便会不耐烦的质问父亲到底有什么事，可每每此时，父亲又总是不再言语。 我向母亲求救，却从母亲那里得到了答案。小时候，父亲为了事业常年漂泊在外，生活是孤独的，一个人时，就唤唤我的名字，独自思念着远方的家，这样日积月累的也就落下了这个毛病。我不禁有些感动，但心里终究还是觉得奇怪，总觉得一个人的生活是孤独，但也不至于此。 今晚父亲出差，家里便没有了唤声。偌大的房间里只听见挂钟的齿轮滴滴答答。这静却让我有些恐惧了，整个世界仿佛唯有我，冰冰冷冷。原来，一个人的夜晚是如此孤寂。眼前突然浮现出父亲的身影，同样沉静的夜里，父亲也是这样坐在日光灯下吧？耳畔没有熟悉的脚步，也许只有微薄的光还带着一丝温度。于是，他只能一声声的唤我，期待着，直到确信再也等不到回应，才忍着思念，重新回到一个人的寂寞中。我不由得轻轻唤了声爸爸，却等到更迷惘的静。我似乎有些懂了，明了父亲日日唤我时的心，那个曾经在千百个夜里，孤独的，思念的心。 回忆起来，父亲的唤声着实也给了我许多安慰的。在夜深时，耳边父亲的唤声便会时时的提醒我，这家中不只我一人，心里的不安便烟消云散。 屋子里还是那样的寂静，我却听到了父亲的唤声中，浓浓的爱。 描写父爱的初中作文篇4 世界上有一种爱，是默默的，它不轻易表现出来，就是父爱。 记得在20__年__月__日，我和爸爸一起去涌泉摘桔子。我们一路上说说笑笑，很快就来到了涌泉。我和爸爸找到一户卖橘子的人家，跟着他一起上山。我们很快就爬到了山顶，这里的橘子鲜红嫩绿使人一见就生爱慕之心，我急忙迫不及待地摘下一个尝了尝。“嗯，真甜！”我忍不住赞叹道，说完，就立刻跟着爸爸一起去摘橘子了。 我拿起剪刀开始用力的剪起来，一个个小小的橘子从树上落在了篮子里。我剪了大约15分钟，已经剪了满满一筐了，这时，爸爸已经剪了一筐半了。这时我想，反正我已经摘了这么多了，去玩一下吧！于是我跑到爸爸那边去玩一下。我小心翼翼地爬上了高高的山峰，在山顶上，我不小心被一块小石头绊倒了，从山顶就要摔下去时，爸爸抛出手中的橘子，一把拉住我的手，把我拉了回来，随后又批评了我一顿。尽管爸爸批评我让我有点不高兴，但是我知道，爸爸始终都是爱我的。 爸爸在我的心目中的形象渐渐高大了起来。他每晚都会给我和妈妈做可口的饭菜。爸爸主动承担起家务活，帮妈妈分担。我一有什么合理的要求，爸爸都尽量满足我。他每次出差，都会给我和妈妈带回一些礼物。有一次，我的语文考试成绩很不理想，爸爸不仅没有责怪我，而且还帮我理解分析错题，避免以后再做错，他还不停地安慰我，以后还有机会，人生中难免有出错的时候…… 那一次，我真的感受到了父爱！父爱是世界上最伟大的爱，人的一生，父爱无处不在，如江水滔滔不绝，如群山连绵不断，犹如空气无处不在。父亲的爱，每一点、每一滴都值得我细细品味。 描写父爱的初中作文篇5 父爱是一道光辉，让你的心灵即使濒临黑暗，也能看见阳光大道；父爱是一座高山，高大巍峨，让我望而生怯，不敢攀登。 我的父亲今年已有37岁。即便他长年在外奔波，他的面孔仍是我再熟悉不过的。浓而黑的眉毛，双眼皮，一对酒窝若隐若现。一双眼睛虽不大，却炯炯有神，笑起来让人感觉如沐春风，生气时却也能让人从头冷到脚，仿佛被北国的寒风吹了一遭。 父亲在我眼中是个“矛盾”的人。 他可以在上一秒和我有说有笑。却能在这一秒严肃起来。也能在下一秒恢复笑容。他在生活上极其惯着我，却又容不得我在学习上出一点差错。他会在早上上学之前亲切地问我生活费够不够，要不要带点零食去学校，却也会在我做错简单的数学题时怒斥我的马虎。 曾有一次，我与父亲争论一道数学题，题目要求找出一种规律，我却把发现的两种都写了出来，父亲看到后让我改正，说只答一种就行了。数学不比语文，多答反而多错，可我却不这么认为，我们双方争执不下，最后父亲气急了，摔了手机。我被父亲的怒气吓得不敢再顶嘴，委屈的眼泪顺着脸颊直往下流。“你自己好好想想，别一天到晚只想着怎么跟我犟，学习是你自己的事！”父亲留下这句话后便冷漠地离去，独留我一个人在原地默默地流泪。 第二天，父亲将手机拾了起来，我原以为他会继续说昨天的事，然后再跟母亲一样絮絮叨叨地细数我以前在学习上犯的种种错。可他却嬉笑着对我说：“姑娘，你看这手机屏质量还挺好，昨天我摔得那么狠，屏都没有碎。”这使我顿时感到无奈极了，心情却意外地好了起来，心头的雾霾也随之烟消云散。 是严父，是好友，是家里的中流砥柱，像风载着花香，像鸟儿栖在树头，父亲用他结实的肩膀撑起我头顶的一片天。

1. 现代企业管理的重大 责任 ，就在于谋求企业目标与个人目标两者的一致，两者越一致管理效果就越好。 2. 爱情就等于……生活,而生活……是一种 责任 ,义务,因此爱情是一种责任。 3. 相亲最大的好处是：如果日后婚姻出问题，你可以把 责任 推给媒人。 4. 要接受自己行动所带来的 责任 而非自己成就所带来的荣耀。 5. 愿意担当 责任 的人，不论身处何地，都比别人容易脱颖而出。张开双臂，迎接责任吧！小事负责，大事也负责，成功必将属于你。 6. 忠诚并不是从一而忠，而是一种职业的 责任 感。 7. 学习是制度，培训是 责任 。 8. 以慈母般的爱心，博得孩子的真心；以高度的 责任 心，赢得家长的放心；以艺术家的匠心，激发学生的创新。 9. 我深知保育工作的重要性，对幼儿具有较强的 责任 心爱心，我喜欢孩子们，并深深的喜欢上这份职业，努力成为一名优秀的保育员。 10. 敢于负 责任 ，才能担重任。 11. 学习是学生的 责任 ，它不是我的负担，也不是痛苦的来源，它是自我的舞台。 12. 爱国，是一种坚定的民族精神，是一种 责任 感。我们青少年要用这种强大的精神力量去描绘祖国未来的宏图，将一片丹心献给祖国！用自己的智慧为祖国的明天做贡献。 13. 温暖是信任，温暖是分享，温暖是 责任 ，温暖是承担，温暖是爱，只要我们用温暖来帮助，关心他人的话，那么会比做一件大事更重要！ 14. 不尽 责任 的自由，只能产生无秩序。韦伯斯特 15. 说话随便的人，一定没有 责任 心。 16. 教师的威信首先建立在 责任 心上。马卡连柯 17. 我们的祖国并不是人间乐园，但是每一个中国人都有 责任 把她建设成人间乐园。 18. 古人云：“老吾老，以及人之老；幼吾幼，以及人之幼”。我们不仅要孝敬自己的父母，还应该尊敬别的老人，爱护年幼的孩子，在全社会造成尊老爱幼的淳厚民风，这是我们******学生的 责任 。 19. 宁缺毋滥。不要因为寂寞就随手抓一个男人，这对你和他都不公平，而且太缺乏 责任 感。 20. 任何一个孩子因死亡、离婚、被抛弃而失去父母，永远是个悲剧。有些单身家庭确实也尽到了照顾自己孩子的 责任 ，但是多数美国人认为，单身这家庭并不是理想的模式。里根 21. 美德是可以给一个人的自我增添力量的东西，包括攻击，力量，勇气，自信等。当良心、羞耻心、 责任 心和事业心在你的心灵中永远扎下根来的时候，你就会形成一种有道德的个性。 22. 良好的心态对一个人来说是极为重要的，尤其是刚步入社会的实习生、见习生显得更为重要。在融入社会大家庭的那一刻，我们都肩负着自己的那份 责任 ，因为有太多的知识需要我们去吸收、去掌握。良好的心态，将会成为我们克服困难，勇往直前的有力支持。 23. 披星戴月归；晴天一身灰，雨天一身泥。环卫工人用他们勤劳的双手，为人们的工作和学习增添了舒适和愉悦，恪守了“脏了我一人，洁净千万家”的信念，在平淡的工作中，以实实在在的行动担当起一份令人尊敬的 责任 。 24. 面对互联网，教师应该是“引导者”。互联网是一个巨大的资料库，如何引导学生辨别、选择最有价值的信息，是教师义不容辞的 责任 。因此，教师要首先熟悉并运用互联网技术。 25. 我是时代的残党，新世界里没有能载我的船。欠下了仁义就要偿命，教会帝奇那个混蛋让他明白这个道理难道不是我的 责任 吗。儿子比老子先死，这是何等的不孝顺。 26. 亲情是一座桥，一座特殊的桥，是一座用木头做的坚固而又稳重的桥。亲情的桥也是一座 责任 的桥，关爱别人、帮助别人，这是一种美德。 27. 看那绿油油的麦苗，在春风的吹拂下翻成一道道麦浪，仿佛向我招手致意；风中旗声猎猎，麦浪滚滚，又如万马奔腾，那份自豪的心情简直无法言语！巨大的 责任 感就会在心底涌动，升腾！ 28. 成功者懂得：自动自发的做事，同时为自己的所作所为承担 责任 。 29. 愧疚，可以让我们对家人多一份孝顺，少一份叛逆；愧疚，可以让我们对朋友多一份忠诚，少一份虚伪；愧疚，可以让我们对老师多一份理解，少一份谩骂；愧疚，可以让社会多一份 责任 、多一分承担、多一份美好。 30. 在他握有意志的完全自由去行动时，他才能对他的这些行为负完全 责任 。 31. “先生不应该专教书，他的 责任 是教人做人；学生不应该专读书，他的责任是学习人生之道。”。陶行知 32. 您的信任就是我们的 责任 ，而我们的责任就是要对得起您的信任！ 33. 没有阳光，就没有日子的温暖；没有雨露，就没有五谷丰登；没有水源，就没有生命；没有父母，就没有我们自己。滴水之恩，涌泉相报。关爱父母，是我们的 责任 。 34. 自己无论怎样进步，不能使周围的人们随着进步，这个人对社会的贡献是极其有限的，绝不以‘孤独"、‘进步"为满足，必须负担 责任 ，使大家都进步，至少使周围的人都进步。 35. 让我们带着 责任 上路，勇于承担自己的过错；让我们带着责任上路，坚守自己的诺言；让我们带着责任上路，做好自己份内的事；让我们带着责任上路，做一个顶天立地的中国人，无悔地走好人生的每一步。 36. 超过四十岁的人，在自己的脸上一定挂着 责任 感。林肯 37. 自动自发地做事，同时为自己的所作所为承担 责任 ，那么你终究会获得回报，取得最后的成功。 38. 为人要正直，做事重 责任 。 39. 亲情是什么？她是第一次的付出，但，又是永久的付出，是一种可以感受 责任 (造句 网 )，而后却将责任变为习惯的无私。 40. 现代企业管理的重大 责任 ，就在于谋求企业目标与个人目标两者的一致，两者越一致管理效果就越好。毛仲强。 41. 不能有活无人做，也不可有人无活做。更可怕的是一件事许多人在做！遇 责任 则无人承担，遇功劳则人人有份！ 42. 世间的人要对法律负 责任 。修行的人要对因果负责任。 43. 责任 是一个国家发展的基础；责任是一个人为人处事的基点；责任是一个企业获得成功的首要因素；责任是一个领导者应有的高尚品格；责任是一个民族走向辉煌的必要条件。 44. 成功的法则应该是放松而不是紧张。放弃你的 责任 感，放松你的紧张感，把你的命运交付于更高的力量，真正对命运的结果处之泰然……马尔兹 45. 坚韧是一种信念，坚韧是一种理解，坚韧是一种 责任 。 46. 世界上有许多事情必须做，但你不一定喜欢做，这就是 责任 的涵义。 47. 敢于面对现实，勇于承担 责任 ，才会不断进步。 48. 强化竞争意识，营造团队精神，追求客户满意，是你我的 责任 。 49. 工作上展现才华：做有益之事，攻艰难之关，达满意之果；生活上讲究风范：做热情之人，树 责任 之心，达和谐之本。 50. 优质服务是前提，优质服务是 责任 ，优质服务是义务，优质服务是保障。 51. 对每个患者多点细心，多点耐心，再多点 责任 心。 52. 奋斗令我们的生活充满生机， 责任 让我们的生命充满意义，常遇困境说明你在进步，常有压力，说明你有目标。 53. 保护环境是每个公民应尽的 责任 。 54. 责任 重于泰山，态度决定一切！ 55. 伟大的事业，需要决心，能力，组织和 责任 感。易卜生 56. 坚持是一种信念，坚持是一种理解，坚持是一种 责任 。 57. 凡是工作，必有计划;凡是计划，必有结果;凡是结果，必有 责任 ;凡是责任，必有检查;凡是检查，必有惩罚。 58. 不要轻易对人多愁善感，就算你是真的多愁善感。别人可能不能理解你的多愁善感，也没这个义务和 责任 。这样的话，你想的发泄就变成了自取其辱和加深痛苦。 59. 要勇于承认自己所犯的错误，并承担其带来的 责任 。 60. 这是一个只承认强者的时代，而学习正是赋予了我们做强者的原始资本。我们有 责任 ，有义务学好知识。过程一定是苦的，可真正的强者一定要耐得住寂寞，受得了煎熬，抗得住诱惑。 61. 成功的企业经营所需具备的要素是：热衷于货品的产出，确切熟知产出成品， 责任 感以及有效地派任职务。经理人员必须能让部属充分发挥自我才能，独立作业以担负份内完全职责；也必须将企业组织内每一个人视为追寻共同目标的一份子。洛德福特。 62. 责任 感常常会纠正人们的狭隘性，当我们徘徊于迷途的时候，它会成为可靠的向导。 63. 人生需要时时提醒， 责任 需要时时敲打。 64. 我们要对自己负责，要对别人负责，要对社会负责，生命的天职就是要承载一种 责任 。我们给生命一分积极的承诺，责任就会给生命增加一份生存的价值。 65. 自信能带给你一切美好的品质。你自信，你便正直；你自信，你便富有 责任 感；你自信，你便无畏；你自信，你便热情，大方！ 66. 生命，如果跟时代的崇高的 责任 联系在一起，你就会感到永垂不朽。车尔尼雪夫斯基 67. 教师是一种选择，教师是一种 责任 ，教师是一种信念，教师是一份神圣。 68. 不要希望世界因为你一人而改变，这是不能实现的空想。人生重大的 责任 ，是适应世界的现状，让自己成为世界的一部分，然后尽你渺小的力量，使这个世界更加美好。 69. 上班多一份 责任 ，下班少一份担心；作业多一点认真，安全少一点隐患。 70. 遇到问题说这是我的 责任 ，你就立刻成长。 71. 平凡之中蕴藏伟大的追求，平静之中怀抱满腔热血，平常之中饱含强烈 责任 感。 72. 如果你陷入困境，那不是你父母的过错，不要将你理应承担的 责任 转嫁给他人，而要学着从中吸取教训。 73. 只有勇于承担 责任 ，才能承担更大的责任。 74. 这只狗还非常负 责任 ，经常把眼睛挣得大大的，探测着有没有小偷，就是有外人给他扔食物他也不会吃，照样昂首挺胸的探测。天天守着家门口，只有主人让他去玩，他才出去，从来不乱跑。 75. 自由是一份 责任 ，蕴藏在我们每个人的心底，为自己的生活寻找方向与梦想。 76. 责任 ，是一朵灿烂无比的花，开在每个人的心中；责任，是一道五彩绚丽的光，照进每个人的心中；责任是一盏明亮的灯，指引每个人的人生道路。 77. 年近而立，孩提时代积攒的或多或少的好印象随之趋淡，不再是鞭炮烟花水饺压岁钱的年代，不再憧憬自己又长了一岁，见识又多了一成，与其说春节是个最快乐的时候，不如说是个让人猛然意识到年龄为之衰老、 责任 为之重大的关口。 78. 既然我们走到了今天，又占有如今的社会地位与 责任 ，只有前进，前进，再前进！莫倒退。 79. 责任 意识，是“想干事”；责任能力，是“能干事”；责任行为，是“真干事”；责任制度，是“可干事”；责任成果，是“干成事”。 80. 友谊永远是一个甜柔的 责任 ，从来不是一种机会。纪伯伦 81. 真正的女性是毅然抛弃所谓女性气质是，依然美丽的人；真正的男性是坚决承担男性 责任 ，却依然感到悲愁的人。 82. 生命，如果跟时代的崇高的 责任 联系在一起，你就会感到它永垂不朽。车尔尼雪夫斯基 83. 我不会要求你供养我下半辈子，同样地我也不会供养你的下半辈子，当你长大到可以独立的时候，我的 责任 已经完结。以后，你要坐巴士还是奔驰，吃鱼翅还是粉丝，都要自己负责。 84. 世上大多数做父母的好像都认为：一定要让自己的儿子和女儿上大学，这是做父母的义务和 责任 。并且好像都想把自己的子女送到比别人好一点的学校、好一点的大学。这一来，孩子就够呛了。这难道不是父母的虚荣心的表现吗？有时不妨站在被你一个劲儿督促用功的孩子的立场上设身处地为孩子们想想，这样可能会悟出道理。王贞治 85. 教师不只是一种职业，更担当着一种 责任 。教书育人，既是对历史和未来负责的使命，也是对于自己良心的责任。 86. 因为爱亲人，我有 责任 为自己的未来而拼搏；因为爱老师，我有责任为梦中的大学而奋斗；因为爱自己，我有责任继续我的梦想。 87. 对其爱人则忠贞不二，同甘共苦，即使大难临头也不离不弃；对工作有 责任 ，说明其能尽职尽责，谨慎入微；对社会对人民有责任，说明其能鞠躬尽瘁，死而后已…… 88. 优质的服务是道德的体现，优质的服务是 责任 的体现，优质的服务是良心的体现。 89. 解铃还需系铃人，躲避 责任 会解决不了任何问题，它只导致一个失败的人生。 90. 衡量一个人是否成熟的唯一标准就是看他是否能承担 责任 。 91. 从社会 责任 上讲，我觉得企业根本的社会责任还是提供好的产品，认真交税，把客户服务好，公益只是一种社会润滑剂，主要责任还在政府，需要与经济改革配套的社会和政治改革，不能把社会责任上升为企业的主要责任。 92. 企业的成功来自于每一位员工的付出，只有勇于承担 责任 ，才能承担更大的责任。 93. 把街道打扫得干干净净，这是清洁工人的 责任 ；教育好学生，这是老师的责任；医治好病者，这是医生的责任；带领村民脱贫致富，这是村长的责任；管理好一个企业，这是厂长的责任。 94. “眼睛是心灵的窗户”当这种默视僵持一秒钟之后，你犹如孙悟空被罩上紧箍咒。一瞬间，你看到了一切，眼睛背后对你的牵挂，祝福、祈祷、爱你便有一种无可推托的 责任 这一刻不需要什么，只需沉默。 95. 责任 ，我们为我们的行为、行动和结果负责。 96. 在做任何一件事的时候，都需要有很强的 责任 心。在重视小责任的同时，也培养了我们对未来大责任负责的好习惯。 97. 任何一个孩子因死亡、离婚、被抛弃而失去父母，永远是个悲剧。有些单身家庭确实也尽到照顾自己孩子的 责任 ，但是多数美国人认为，单身这家庭并不是理想的模式。里根 98. 保护环境是 责任 ，爱护环境是美德。 99. 责任 成就生命的坚韧与不屈；责任谱写人生的华丽与壮美；责任铸就心灵的自信与乐观。 100. 卓越源于 责任 ，责任涵盖管理，重复产生合力。 101. 所有的抱怨，不过是逃避 责任 的借口。 102. 我愿用我的百分百的爱换您百分百的满意，我愿用一颗充满 责任 的爱心为孩子们撑起一片蔚蓝的天空，让孩子们享受阳光，享受快乐。 103. 在我看来有三种人，生意人：创造钱;商人：有所为，有所不为。企业家：为社会承担 责任 。企业家应该为社会创造环境。企业家必须要有创新的精神。 104. 生活只有在平淡无味的人看来才是空虚而平淡无味的。如果你陷入困境，那不是你父母的过错，不要将你理应承担的 责任 转嫁给他人，而要学着从中吸取教训。 105. 权威是你把权给别人的时候，你才能有真正的权利，你懂得倾听、懂得尊重，承担 责任 的时候，别人一定会听你，你才会有权威。 106. 作为中学生，我们有刻苦学习、健康成长的 责任 ；作为青年，我们有传承文化、探索创新的责任；作为头中人，我们有努力拼搏、为校争光的责任；作为祖国的希望，我们有建设祖国的责任。 107. 责任 ，对于每一人来说，都并不陌生，因为有了责任，我们每个人才会努力奋斗；因为有了责任，国家才能不断地发展壮大；因为有了责任，社会才能够不断进步。 108. 正是因为这份 责任 ，22名红军突击队员义无反顾地冒着枪林弹雨在只剩下13根铁索的泸定桥上英勇奋战；正是因为这份责任，老班长宁愿自己吞下难以下咽的鱼骨头也要让伤病员喝上热腾腾的鱼汤；正是因为这份责任，他们最终征服了二万五千里的艰难险阻。 109. 宁缺毋滥。不要因为寂寞随手抓一个男人，这对你和他都不公平，而且太缺乏 责任 感。 110. 对上司谦逊，是一种 责任 ；对同事谦逊，是一种礼遇；对部属谦逊，是一种尊贵。富兰克林 111. 小猫很懒，每天都在太阳底下睡懒觉，什么事情也不干，不过小猫白天睡懒觉，夜里却非常警觉，听到有动静就过去看看是不是老鼠。如果是，小猫就会尽自己的 责任 和义务全力去捉老鼠。 112. 真理的发现，或道德 责任 的完成，都引起我们的欢欣，使我们整个生命震颤……克罗齐 113. 敢于要求部上，才是负 责任 的经营者，也才能突破经营瓶颈。 114. 高考会让你明白自己的 责任 。它意味着你要对自己，对自己爱的人做出点什么，因为我即将成为一个能独立承担责任的成人，而不再是一个处处受人照顾的孩童了。 115. 追求客户满意，是你我的 责任 。 116. 真理的发见，或道德 责任 的完成，都引起我们的欢欣，使我们整个生命震颤……克罗齐 117. 有位哲人曾说过这样一句话：“如果一个人肩负 责任 ，那么他必定是精神上的成功者。”范仲淹的“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”的强烈责任感流传至今。像范仲淹这样有强烈责任心的人哪一个又没有名留千古呢？责任是社会上必需的。 118. 应该使每个人懂得：在社会面前，他的 责任 和对社会最重要的义务，就是教育自己的孩子。孩子的首席教育者，第一任教师，就是母亲和父亲。 119. 让儿童实际参与工作，能唤醒他们对生活环境的 责任 感。 120. 以 责任 用好手中权，靠品行带好身边人。