spss基本知识点

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1、spss 基本知识点【篇一： spss 基本知识点】结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩压较为稳定。 第八章 非参数检验（ nonparametrictests 菜单）参数检验： ? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假设是否为真 .? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和方差齐性非参数检验： ? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验方法 ? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检验所要处理的问题： ? 两个总体分布

2、未知，它们是否相同（用两组样本来检验） ? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了参数（均值、方差等）是否相同的问题。如果两个总体的分布函数形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同nonparametrictest菜单 (1) nonparametrictest菜单 (2) 卡方检验chi square?适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论分布是否一致 ? 实例 1： 贫困调查 .sav 中 身体状况 变量的数据分布是否符合以往的经验： ? 完全不能自理 5%? 基本不能自理 10%? 能自理无劳动能力 20%? 部分丧

3、失劳动能力 25%? 身体健康 40% ? 1.weightcasesby ：death?2.analyze nonparametrictestchisquare二项分布检验binomial ? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的概率是否为给定的值? binomial过程可检验二项分类变量是个来自概率为 p 的二项分布例 1 ：一般来说，新生儿染色体异常率为1% ，某医院观察了400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生儿异常率是否低于一般水平？数据文件见6.2sav 1.weight casesby ： num 2.

4、analyze nonparametric testbinomial例 2 ：某地某一时期内出生40 名婴儿，其中女性12 名（定 sex 0），男性28 名（定 sex 1）。问这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性比例（总体概率约为 0.5 ）是否不同？ ? 按出生顺序输入数据， ? 数据文件见过程 ? 对连续性资料的分布情况加以考察。这是一种拟合优度性检验，研究的是样本观察值的分布和指定理论分布间符合的程度? 方法：分别做出已知理论分布下累积频数分布以及观察的累积频数分布，比较两种分布的最大差异点，若过高就拒绝假设例 1：某地 101 名男子胆固醇测定值见 dguchun.sav，试分

5、析该数据是否服从正态分布例 2：检验 休闲调查 .sav 中 住房面积 变量是否服务正态分布例 3：高速公路某观测点每分钟观察到通过汽车数量（见ch7 非参公路车流 .sav ）符合何种分布？binomial两个独立样本的检验（ 2 independent samples过程） ? 2independent samples过程主要用于检验两个独立样本所在总体分布是否相同 ? k independent samples过程主要用于检验多个独立样本所在总体分布是否相同? 两者用法基本相同例：观察某种新药对小白鼠疗效，两组各10 只小白鼠以生存日期为指标，数据见npara1.sav 生存时间一般不服

6、从正态分布，不能真接用参数检验来做，且有小白鼠生存时间为60 天以上这样的不确定数据，因为只能用非参数检验的方法和 t 检验对话框非常相似，只是在下面一共给出了四种检验方法 test statisticsb.00055.000-3.784.000.000amann-whitney uwilcoxon wzasymp. sig. (2-tailed)exact sig. 2*(1-tailedsig.)生存天数 not corrected forties.a. grouping variable:组别 b.ranks1015.50155.00105.5055.0020组别试验组对照组total

7、生存天数 nmean rank sum of ranks2 related samples过程 ? 2 relatedsamples 过程主要用于检验配对样本的总体分布是否相同，或者说差值总体是否以 0 为中心分布 ? k related samples过程主要用于检验多个配伍样本所在总体的分布是否相同? 两者分别对应配对 t检验和配伍方差检验例：测量尿铅有新老两种方法，10 份样本用两种方法进行测定，试分析两种方法的测定结果有无差别分析数据可知，尿铅的波动范围相当大，在两个极端值，很难判断是否服从正态分布，因此用秩和检验进行分析非参数检验的一些问题? 在上述检验结果中，其实只能推断出两个样本

8、的总体分布不同，但是使用的结论却是总体均数不同? 因为实际问题关心的往往是总体参数有无差异，而秩和检验关心的是中心位置是否不同? 一般来说位置和均数差异是同方向的，因为可以直接推论到均数差异上去研究吸烟是否会影响肺活量，数据见 e616.sav 问三种人的肺活量是否有区别 等级资料常用检验方法 等级资料定义：在医学资料中，特别是临床医学资料中，常常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、症状严重程度的临床分级、中医诊断的一些临床症状等，对这些指标常采用分成若干等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料我们在统计学上称为有序变量（variable ）或半定量资料，也称为等级

9、资料（ranked dataordered）。特点：观察结果具有等级差别。等级资料划分的两种情况： ? 按性质划分：如药物疗效分为痊愈、显效、好转、无效；麻醉效果分为、级等。按性质划分：如药物疗效分为痊愈、显效、好转、无效；麻醉效果分为、级等。? 按数量分组：数据两端不能确切测定的计量资料。如抗体滴度分为 1:20,1:20,1:40,1:80, 1:80；年龄分为10,10, 20,40, 60等。按数量分组：数据两端不能确切测定的计量资料。如抗体滴度分为1:20,1:20,1:40,1:80, 1:80；年龄分为10,10, 20,40, 60等。实例 1 考察硝苯地平治疗老年性支气管炎的

10、疗效，治疗组60 人，用硝苯地平治疗，对照组 58 人，常规治疗，两组患者的性别、年龄、病程无显著性差异，治疗结果见表 1。1、建立数据库2、卡方检验分析结果：结论：两组疗效的构成百分比差异无统计学意义。两组的疗效无差别。（ ）注意：一般的 2 检验不适用于有序分类资料 等级 、 程度 、 优劣 的比较分析。因为检验只利用了两组构成比提供的信息，损失了有序指标包含的等级 信息。检验不适用于有序分类资料等级 、 程度 、 优劣 的比较分析。因为检验只利用了两组构成比提供的信息，损失了有序指标包含的等级 信息。表 1 疗组与对组疗较疗组与对组疗较治照效比治照效比例数百分比（%）例数百分比（%）组别

11、例数无效有效显效无效有效显效组别例数无效有效显效无效有效显效治疗组 606 19 35 10.00 31.67 58.33 对照组 58 14 20 24 24.14 34.48 41.38 value df asymp. sig. (2-sided) pearson chi-square 5.244 2 .073 likelihood ratio 5.346 2 .069 linear-by-linear association5.0461 .025 n of valid cases 118 例如，假定两组的显效例数和有效例数互换，见表 2。显然，两组反映的信息是不同的，但由于两组的结构百分

12、比无变化（仅仅是位置不同），不改变检验结果。（2=5.224p 0.05 ）等级资料正确的统计分析方法：v 单向有序行列表在表的两，个方向上的分类中，一个方向（横向）无顺序和等级概念，另一个方向（纵向）是有顺序的分类，称为单向有序行列表。 a. 两组独立样本等级资料比较的 mann whitney 秩和检验 以表 1 为例。将无效、有效、显效三个疗效等级数量化，数值用平均秩号，然后比较各组平均秩号的大小。 表 2 疗组与对组疗较疗组与对组疗较治照效比 治照效比 例 数 百分比（ %） 例 数 百分比（ %） 组别 例数无效有效显效无效 有效 显效 组别 例数无效 有效显效无效 有效 显效 治疗

13、组 60 6 35 19 10.00 58.33 31.67对照组 58 14 24 20 24.14 41.3834.48 治疗组 对照组 合计 秩次范围 平均秩次 无效 6 14 20 1-2010.5 有效 19 20 39 21-59 40显效 35 24 59 60-118 89合计 60 58118 计算两组秩号并进行秩和检验：两组的平均秩号分别为：治疗组：r1=(6 10.5+19 40+35 89)/60=65.6对照组： r2= （14 10.5+20 40+2489 ）/58=53.1 经秩和检验， u=2.169 ，p 0.05，两组疗效差异有统计学意义，因为治疗组平均秩

14、号大于对照组，所以治疗组疗效好。spss 窗口操作过程：b. 两组配对样本等级资料比较的wilcoxon 秩和检验 c. 多组等级资料比较的 kruskal-wallis秩和检验 该方法对 k(k 2) 组独立样本进行 k 个总体分布函数相同假设的检验，是在wilcoxon秩和检验基础上扩展的方法，称为k-w 检验。例2对54例牙病患者的 64 颗患牙的根端形态不同分为3种， x 线片显示喇叭口状为 a 型，管壁平行状为b 型，管壁由聚状为c 型 比较不同根端形态患牙的疗效有否差别。第一章社会科学统计软件包 statistical packagesocialscience,spss统计产品与服

15、务解决方案 statisticalproduct servicesolutions,spss 1968年，三位斯坦福大学的学生开发了最早的 spss 系统。spss 主要有三种运行方式：批处理方式、完全窗口菜单运行方式、程序运行方式。spss界面主要有两个：spss 数据编辑窗口spss 输出窗口。数据编辑窗口分为 数据视图 变量视图。第二章 spss 对数据的处理是以变量为前提的。变量的命名规则；变量类型，数值、字符、日期。变量的测量尺度：定性变量（名义）、定序变量（有序）、定距变量（间隔）、定比变量（比 变量值标签，是对变量的每一个可能取值的进一步描述变量标签，是变量名的进一步描述。sps

16、s的默认的数据文件格式 *.sav 。个案是行，变量是列。第三章 均值：表示的是某变量所有取值的集中趋势或平均水平。均值标准误差：就是描述这些样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量。中位数：把一组数据按递增或递减的顺序排列，处于中间位置上的变量值就是中位数。它是 一种位置代表值，所以不会受到极端数值数据的影响，具有较高的稳定性。中位数计算公式众数：一组数据中，出现次数最多的那个变量值。在描述数据集中趋势方面有一定意义。统 计数据的次数分布。全距：也称极差，是数据的最大值与最小值之间的绝对差。全距大则数据分散。方差：是所有的变量值与平均数偏差平方的平均值，表示了一组数据分布的离散程度的平均

17、 标准差：是方差的平方根，表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。四分位数：将一组个案由小到大排列后，用三个点将全部数据分为四等分，与三个点上对应 的变量成为四分位数。十分位数，百分位数 频数：就是一个变量在各个变量值上取值的个案数。用到频数分析。峰度：是描述某变量所有值分布形态陡缓程度的统计量。峰度为 0，与正态分布相同；峰度 大于 0，比正态分布陡，为尖顶峰；峰度小于 0，比正态分布平坦，为平顶峰。偏度：描述数据分布形态的，是描述某变量取值分布对称性的统计量。偏度为 0，与正态分 布相同；偏度大于 0 表示正偏数值较大，为正偏或右偏；偏度值小于 0 表示负偏数值较大， 为负偏或左偏。偏度的

18、绝对值越大表示分布形态的偏斜程度越大。探索分析的内容：检查数据是否错误：过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误 数据；获得数据分布特征：很多分虚方法不能对数据分布有一定的要求；对数据规律的初步 观察：通过初步观察获得数据的一些内部规律。交叉列联表分析：掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步深入分析变 量之间的相互影响和关系。多选项分析：是对多选项问题的分析方法。所谓多选项问题，就是一个问题的答案都是顺序 变量或名义变量，并且允许选择的答案可以有多种组合。对于多选项问题，分解的方法分为 多选项二分法 多选项分类法。报表分类：个案简明统计报表、行形式报表、列形式报表。第四章

19、 means 过程：就是按照用户指定条件，对样本进行分组计算均属和标准差。单一样本 检验：是检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在显著差异。前提是样本总体服从正态分布。零假设为总体均值和指定检验值之间不存在显著差异。两独立样本 检验：两独立样本各系接受相同的测量，目的是了解两样本之间是否有显著差异的存在。前提是：两个样本相互独立；样本来自的两个总体应服从正态分布。零假设为 两总体均值之间不存在显著差异。两配对样本 检验：是根据样本数据对样本来自两配对总体均值是否存在显著差异进行推断。一般用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一 研究对象处理前后的效果比较。

20、前者推断两种效果有无差距，后者推断某种处理有无效果。第五章 造成结果差异的原因可分为两类：随机变量 可控变量。根据控制变量的个数，可将方差分析分为 单因素方差分析 多因素方差分析。单因素方差分析：测试某一个控制变量的不同水平是否给观测变量走成了显著差异和变动。单因素方差实质上采用了统计推断的方法。方差分析的前提，在不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。sst( 总的变异平方和 )=ssa （控制变量引起的离差，组间离差平方和，反映了控制变量的影 响） +sse （随机变量引起的离差，组内离差平方和，反映了数据抽样大小的误差程度） 多因素方差分析：控制变量在两个或两个以上，研究目的是要分

21、析多个控制变量的作用、多个控制变量的交互作用以及其他随机变量是否对结果产生了显著影响。多因素方差分析需要将观察变量总的离差平方和分解为三部分：多个控制变量单独作用引起 的平方和、多个控制变量交互作用引起的离差平方和、其他随机变量引起的离差平方和。计算公式 协方差分析：将那些难控制的因素作为协变量，在排除协变量影响的条件下，分析控制变量 对观察变量的影响，从而更加准确的对控制因素进行评价。计算公式 第六章 |r|0.8, 视为高度相关； 0.5|r| 0.8 ，视为中度相关； 0.3|r| 0.5 ，视为低度相关； |r| 0.3, 说明变量之间的相关程度极弱，可视为不相关。二元定距变量的相关分

22、析：是指通过计算定距变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以 上变量之间两两相关的程度进行分析。peaason 简单相关系数用来衡量定距变量间的相关线 性关系。可以比较大小。二元定序变量的相关分析：可以表示观测对象的某种顺序关系。 spearman 和 kendall 等s级 相关系数用以衡量定序变量间的线性相关关系，利用的是非参数检验的方法。偏相关分析：是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，之分析 另外两个变量之间相关程度的过程。距离相关分析：是指通过对观测量之间或变量之间相似或不相似的程度的一种测量。根据统计量不同，距离相关分析可分为：相似性测量不相似性测量。根据分

23、析对象不同，可分为：样本间分析变量间分析。第七章 回归分析与相关分析的不同： 处于平等地位，研究y 与 x 的密切程度和研究 x 与 y 的密切程度是一样的。在回归分析中，因变量 y 是随机变量，自变量x 可以是随机变量，也可以是非随机的 确定的变量；在相关分析中，变量x 和 y 都是随机变量。回归分析侧重于考察变量之间的数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述变量之间的关系，进而确定一个或几个变量的变化对另一个特定变量的影响程度；相关分析是测定变量之间的关系密切程度，所使用的工具是相关系数。回归分析主要解决的问题有：对索取诶难过的数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并区分出对某一特定变量

24、影响较为显著的变量和影响不显著的变量； 利用所确定的数学关系式，根据一个或几个变量的值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确度。y 是因变量， x 是自变量。一元线性回归分析：是指在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某一 个因素（自变量）是如何影响另一个事物（因变量）的过程，所进行的分析是比较理想化的。p158 ，回归系数； p160 ，拟合度，判定系数， p170 多元线性回归分析：测定多因素之间的相关关系的问题。非线性相关分析：在非线性相关的条件下，自变量对因变量的数量变化关系。线性转化的一般步骤： 对各系数进行显著性检验。最小二乘法 曲线估计：在一

25、元回归分析中，一般会先绘制自变量和因变量的散点图，然后通过数据在散点图中的分布特点选择所言进行回归分析的类型，是使用线性回归分析还是某种非线性的回归分析。采用曲线估计的步骤：首先，根据实际问题本身特点，同时选择几种模型；然后 spss自动完成模型的参数估计，并显示r 、f 检验值、相伴概率值等统计量；最后，选择具有r 统计量值最大的模型作为此问题的回归模型，并做出一些预测。时间序列的曲线估计：是分析社会和经济现象中经常用到的一种曲线估计。通常把时间设为 自变量 x, 代表具体的经济或社会现象的变量设为因变量 y，研究 x 与 y 之间关系的方法就 是时间序列曲线估计。含虚拟变量的曲线估计：在实

26、际的问题的研究中，经常会碰到一些非数据型的变量，将自变 量是定性变量的先作数量化处理，处理方法是引进只取 “0”和“1”两个值的 01 型虚拟 自变量。逻辑回归分析：是对定性变量的回归分析。第八章 聚类分析的方法，主要有快速聚类分析法层次聚类分析法。层次聚类分析有两种，一种是对样本（个案）进行分类，称为型聚类；一种是对研究对象的观测变量进行分类，称为r 型聚类：使具有共同特点的样本聚齐在一起，以便对不同类的样本进行分析。是对样本间进行距离的计算。型聚类：使具有共同特征的变量聚在一起，以便从不同类中分别选出具有代表性的变量做分析，从而减少分析变量的个数。是对变量间进行距离的计算。层次聚类分析中，

27、测量样本之间的亲疏程度是关键。聚类的时候会涉及到两种类型亲疏程度的计算：一种是样本数据之间的亲属程度；一种是样 本数据与小类、小类与小类之间的亲属程度。判别分析：先根据已知类别的食物的性质（自变量），建立函数式（自变量的线性组合，即 判别函数），然后对未知类别的新事物进行判断以将之归入已知类别。判别分析假定： 两个预测变量之间的线相关性在不同类中是一样的。分析各阶段应把握的原则： 事前组（类）别的分类标准（作为判别分析的因变量）要尽可能准确和可靠，否则会影响判别函数的准确性，从而影响判别分析的结果。所分析的自变量应是因变量的重要影响因素，应该挑选既有重要特性又有区别能力的变量，达到以最少变量而

28、有高分辨能力的目标。初始分析的数目不能太少。第九章因子分析：就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反应原 资料的大部分信息的统计学。因子分析特点： 因子变量不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能反映原有变量大部分的信息。因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反应。变量共同度：也成为公共方差，反应全部公共因子变量对原有变量 xi 的总方差解释说明比例。即原有变量xi 的共同度为因子载荷矩阵 a 中的第 i 行元素的平方和。因子分析的四个基本步骤：计算因自变量的得分。构造因子变量的方法： 根据特征值的大小确定，一般取大于1 的

29、特征值。根据因子的累积方差贡献率来确定。因子变量的命名解释可以进一步说明影响原变量系统构成的主要因素和系统特征。第十章 非参数检验：不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布）的统计分析方法。非参数检验根据样本数目以及样本之间的关系可以分为单样本非参数检验、两独立样本非 参数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验 多配对样本非参数检验。卡尔检验：总体分布的卡尔检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布是否存在显著差异。零假设：样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论部分没有显著差异。二项分布检验：从二分类总体中抽取的所有可能结果，要么是对立

30、分类中的这一类，要么是 另一类，其频数分布称为二项分布。二项分布检验就是根据收集到的样本数据，推断总体分 布是否服从某个指定的二项分布。零假设：样本来自的总体与所指定的某个二项分布不存在显著差异。适用：在样本小于或等于 30 时，按照计算二项分布概率的公式进行计算；样本大于 30 计算的是 z 统计，认为在零假设下， z 统计量服从正态分布。二项分布检验的数据是实际收集到的样本数据，而非频数数据。单样本变量值随机性检验：也成为游程 (run 过程 )检验，是对某变量的取值出现是否随机进 行检验。零假设：总体某变量的变量值出现的变量值的次数。单样本变量值的随机性检验通过游程数来实现。所谓游程，是

31、样本序列中连续出现的变量值 的次数。在 spss 单样本变量值的随机性检验中， spss 将利用游程构造 z 统计量，并依据正态分布 表给出对应的相伴概率值。单样本 k s 检验：是由 wald 提出的，是一种拟合优度的非参数检验方法，是利用样本数 据推断总体是否服从某一理论分布的方法。适用于探索连续型随机变量的分布形态。零假设：样本来自的总体于指定的理论无显著差异。实现 k s 检验的过程： 计算 f(x) 和 s(x) 在相应的变量值点 x 上的差 d(x) ，得到差值序列 d。单样本 k s 检验 主要对差值序列进行研究。两独立样本非参数检验：是在对总体分布不很了解的情况下，通过分析样本

32、数据，推断样本 来自的两个独立总体分布是否存在显著差异。一般用来对两个独立样本的均数、中位数、离散趋势、偏度等进行差异比较检验。种方法：两独立样本的 mann-whitney u 检验：主要用于判断两个独立样本所属的总体均值是否有相 两独立样本的 k-s 检验：推测两个独立样本是否来自具有相同分布的总体。两独立样本的游程检验：考察两个独立样本是否来自具有相同分布的总体。两独立样本的极端反应检验：检验两个独立样本之观察值的散步范围是否有差异存在，以检 验两个样本是否来自具有同一分布的总体。多独立样本非参数检验：是推断样本来自的多个独立总体分布是否存在显著差异。一般推断多个独立样本总体的均值或中位

33、数是否存在显著差异。中方法：多独立样本的中位数检验：检验多个样本是否来自具有相同中位数的总体。多独立样本的k-w 检验：检验多个样本在总体分布是否有差异。多独立样本的 jonkheere-te rpstra 检验：通过计算一个样本中观测值小于另一个样本观测值 的个数来判断。比 k-s 检验出现第二类错误 ide 概率更小。两配对样本非参数检验：是对总体分布不很清楚的情况下，对样本来自的两相关配对总体分 别进行检验。一般用于同一研究对象分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象处理前后的效 果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。前提是两个样本应是配对的。种方法：两配对

34、样本的 mcnemar 变化显著性检验 两配对样本的符号检验 两配对样本的 wilcoxon 符号平均秩检验 多配对样本非参数检验：是对多个匹配样本的总体分布是否存在显著性差异进行统计分析。种方法：多配对样本的 friendman 检验 多配对样本的 kendall 协同系数检验 多配对样本的 cochran 检验下面是赠送的团队管理名言学习， 不需要的朋友可以编辑删除！谢谢！ 1、沟通是管理的浓缩。2、管理被人们称之为是一门综合艺术 -“综合 ”是因为管理涉及基本原理、自 我认知、智慧和领导力； “艺术 ”是因为管理是实践和应用。3、管理得好的工厂，总是单调乏味，没有仸何激劢人心的事件发生。

35、4、管理工作中最重要的是：人正确的事，而丌是正确的做事。5、管理就是沟通、沟通再沟通。6、管理就是界定企业的使命，幵激励和组织人力资源去实现这个使命。界定使 命是企业家的仸务，而激励不组织人力资源是领导力的范畴，二者的结合就是管理。7、管理是一种实践，其本质丌在亍 “知”而在亍 “行 ”；其验证丌在亍逻辑，而在 亍成果；其唯一权威就是成就。8、管理者的最基本能力：有效沟通。9、合作是一切团队繁荣的根本。10 、将合适的人请上车，丌合适的人请下车。11 、领导丌是某个人坐在马上指挥他的部队，而是通过别人的成功来获得自己 的成功。12 、企业的成功靠团队，而丌是靠个人。13 、企业管理过去是沟通，

36、现在是沟通，未来还是沟通。15 、赏识导致成功，抱怨导致失败。 16 、世界上没有两个人是完全相同的，但是我们期待每个人工作时，都拥有许多相同的特质。17 、首先是管好自己，对自 己言行的管理，对自己形象的管理，然后再去影响别人，用言行带劢别人。 18、首 先要说的是， ceo 要承担责仸，而丌是 “权力 ”。你丌能用工作所具有的权力来界 定工作，而只能用你对这项工作所产生的结果来界定。 ceo 要对组织的使命和行劢 以及价值观和结果负责。19 、团队精神是从生活和教育中丌断地培养规范出来的。研究发现，从小没有 培养好团队精神，长大以后即使天天培训，效果幵丌是很理想。因为人的思想是从 小造就的

37、，小时候如果没有注意到，长大以后再重新培养团队精神其实是很困难的。20 、团队精神要从经理人自身做起，经理人更要带头遵守企业规定，让技术及 素质较高的指导较差的，以团队的荣誉就是个人的骄傲启能启智，互利共生，互惠 成长，丌断地逐渐培养员工的团队意识和集体观念。21 、一家企业如果真的像一个团队，从领导开始就要严格地遵守这家企业的规 章。整家企业如果是个团队，整个国家如果是个团队，那么自己的领导要身先士卒 带头做好，自己先树立起这种规章的威严，再要求下面的人去遵守这种规章，这个才叫做团队。23 、卓有成效的管理者善亍用人之长。 24 、做企业没有奇迹而言的，凡是创造奇迹的，一定会被超过。企业丌能

38、跳跃， 就一定是（循着）一个规律，一步一个脚印地走。25 、大成功靠团队，小成功靠个人。26 1 、一个人在学校里表面上的成绩，以及较高的名次，都是靠丌住的，唯一的要点是你对亍你所学的是否心里真正觉得很喜欢，是否真有浓厚的兴趣 -邹韬奋 2、教师是蜡烛，燃烧了自己，照亮了别人。 -佚名 3、使学生对教师尊敬的惟一源泉在亍教师的德和才。 - -爱因斯坦 4 、三人行必有我师焉；择其善者而从之，其丌善者而改之。 -孔子 5、在我们的教育中，往往只是为着实用和实际的目的，过分强调单纯智育的态 度，已经直接导致对伦理教育的损害。 -爱因斯坦 6、丼世丌师，故道益离。 -柳宗元 7 、古之学者必严其师，

39、师严然后道尊。 -欧阳修 8 、教师要以父母般的感情对待学生。 -昆体良 9、机会对亍丌能利用它的人又有什么用呢？正如风只对亍能利用它的人才是劢 力。 -西蒙 10 、一日为师，终身为父。 - 关汉卿 11 、要尊重儿童，丌要急亍对他作出戒好戒坏的评判。-卢梭 13 、君子藏器亍身，待时而劢。 -佚名 14、教师丌仅是知识的传播者，而且是模范。 -布鲁纳 15 、教师是人类灵魂的工程师。 -斯大林 16 、学者必求师，从师丌可丌谨也。 -程颐 17 、假定美德既知识，那么无可怀疑美德是由教育而来的。 -苏格拉底 18 、好花盛开，就该尽先摘，慎莫待美景难再，否则一瞬间，它就要凋零萎谢， 落在尘

40、埃。 - 莎士比亚 19 、养体开智以外，又以德育为重。 -康有为 20 、无贵无贱，无长无少，道之所存，师之所存也。 -韩愈 21 、谁若是有一刹那的胆怯，也许就放走了并运在这一刹那间对他伸出来的香 饵。 -大仲马 22 、学贵得师，亦贵得友。 -唐甄 23 、故欲改革国家，必先改革个人；如何改革个人？唯一斱法，厥为教育。 - 24 、为学莫重亍尊师。 -谭嗣同 25 、愚蠢的行劢，能使人陷亍贫困；投合时机的行劢，却能令人致富。 -克拉 26 、凡是教师缺乏爱的地斱，无论品格还是智慧都丌能充分地戒自由地发展。 -罗素 27 、丌愿向小孩学习的人，丌配做小孩的先生。-陶行知 28 、少年迚步则

41、国迚步。-梁启超 29 、弱者坐失良机，强者制造时机，没有时机，这是弱者最好的供词。 -佚名 有关刻苦学习的格言 1、讷讷寡言者未必愚，喋喋利口者未必智。2、勤奋丌是嘴上说说而已，而是要实际行劢。3、灵感丌过是 “顽强的劳劢而获得的奖赏 ”。4、天才就是百分之九十九的汗水加百分之一的灵感。5、勤奋和智慧是双胞胎，懒惰和愚蠢是亲兄弟。6、学问渊博的人，懂了还要问；学问浅薄的人，丌懂也丌问。7、人生在勤，丌索何获。8、学问勤中得。学然后知丌足。9、勤奋者废寝忘食，懒惰人总没有时间。10 、勤奋的人是时间的主人，懒惰的人是时间的奴隶。11 、山丌厌高，水丌厌深。骄傲是跌跤的前奏。12 、艺术的大道上

42、荆棘丛生，这也是好事，常人望而却步，只有意志坚强的人 例外。13 、成功艰苦劳劢正确斱法少说空话。14 、骄傲来自浅薄，狂妄出亍无知。骄傲是失败的开头，自满是智慧的尽头。15 、丌听指点，多绕弯弯。丌懂装懂，永世饭桶。16 、言过其实，终无大用。知识愈浅，自信愈深。17 、智慧源亍勤奋，伟大出自平凡。18 、你想成为并福的人吗？但愿你首先学会吃得起苦。19 、自古以来学有建树的人，都离丌开一个“苦”字。20 、天才绝丌应鄙视勤奋。21 、试试幵非受罪，问问幵丌吃亏。善亍发问的人，知识丰富。22 、智者千虑，必有一失；愚者千虑，必有一得。23 、丌要心平气和，丌要容你自己昏睡！趁你还年轻，强壮、灵活，要永丌疲 倦地做好事。24 、说大话的人像爆竹，响一声就完了。鉴难明，始能照物；衡唯平，始能权 25 、贵有恒何必三更眠五更起，最无益只怕一日曝十日寒。 26、刀钝石上磨，人笨人前学。以人为师能迚步。27 、宽阔的河平静，博学的人谦虚。秀才丌怕衣衫破，就怕肚子没有货。【篇三： spss 基本知识点】