SPSS学习心得体会

应用统计分析学习报告

本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，spss也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss 的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。

spss，全称是statistical product and service solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是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，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。spss具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，spss也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到amos软件。

关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是t检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是t检验。t检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。t检验分为单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。其中，单样本t 检验是样本均数与总体均数的比较的t检验，用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本t检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本t检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。

然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用spss来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对bonferroni、tukey、scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。宜用bonferroni(lsd)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用tukey法；其他情况宜用scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，post hoc键有lsd 的选项：当方差分析f检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。lsd即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象

之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用pearson积差相关、spearman等级相关和kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。

接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系；②避免回归预测的任意外推；③应用合适的数据资料；

接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家c.e.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用spss来操作，要用amos，用起来也很方便。

最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。

这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到

困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的。spss是个很神奇的工具，结合amos和excel更是如虎添翼，相信学习了spss在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导。篇二：spss心得体会

学习spss在教育统计中的应用心得体会

一、什么是spss？为什么要学习spss？

新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触

到spss这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道spss是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么？分析什么？我一无所知，尤其是看到老师推荐的《spss在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用spss软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。下面就来让我们了解一下spss。spss软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。spss软件对计算机硬件系统的要求较低；对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在windows xp、win7系统环境下， spss统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据（如dbase，excel，lotus等）。

我为什么要学习spss呢？其实很简单，一方面，做为一名

研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。另一方面，根据对aect94定义的理解，教育技术

学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。我们只有对数据资料作统计处理，才可能可以发现它们的内在规律，掌握现象的特征，检验研究的假设，才能得出准确的、可靠的研究结果。

二、对本spss各章节学习的心得

新课程老师带领下，采取一种新的学习方式，老师讲解了基础部分后，全班同学采取小组分工、协作学习，然后对全班同学进行讲解学习内容，教师进行当堂指导，这种方法改变了同学们的学习态度，同学们不再是课前不预习，课下不复习的状态，每组都有自己的任务，课前有一定的压力，同学间的讨论也明显的增多，例如：一次课下同学们在一起吃饭，有几位同学还在调侃说“两个菜之间用spss进行分析后得出的结果不接受h0假设，也就是两个菜之间不相关”，虽然这只是一个课下的玩笑，但是这也可以体现出对学习的态度的转变。下面就本学期的所学spss的各章节做一下归纳，这些归纳也是基于本人平时在课前预习，课上及课后的一些所思所想，也许会有一些理解上的偏颇在内，但这仅限于心得而已。本学期学习各个章节

及分工如下表：

章节名称

1.spss的认识

及数据文件的

处理

2.数据清理与

基本统计及测

量质量分析

3.t检验

4.方差分析

1、 2人 3人 7.聚类分析 8.统计图形 2人 1人 2人 6.卡方检验 3人 2人 5.相关分析 3人分工人数章节名称分工人数 spss的认识及数据文件的处理心得体会可能是由于是同学们第一次讲，万事开头难，压力很大，在大家认为最为简单的内容讲解上，两位同学并没有完全展现出二人实际水平，大家在这一节课上都感觉到很压抑，总的感觉是这节内容很简单，但是内容又很松散，可讲的东西太多，讲的东西多就没有突出重点和难点，所以听过之后就有种无数的碎片漂浮在脑海中一样，很难将知识系统化，课后总结一下无非就是两块，一块是了解spss软件的历史及基本功能，还有一块就是spss软件当中一个模块叫做数据文件的处理，在认识spss软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包，诞生于1968年，当时美国的3位大学生开发出了它，经过这么多年的后续开发，spss已经有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的学科领域得到了应用，而在教育中的应用

只是它的一个分支。此外它对硬件的要求也很低，当前一般的电脑都能安装它，安装的过程中也没有什么特殊的方法，傻瓜式的安装方式完全就可以满足。在数据文件的处理方面，主要是要学会定义变量、处理变量两方面；定义变量是要注意根据自己实际采集的数据来定义变量，例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度，小数点保留尾数等，总之就是一句话，根据实际调查的数据要求来定义相应变量。变量定义只有只要细心的将实际调查的数据录入到spss当中即可，当然也可以在spss软件之外进行数据编制，可以通过execel 等编辑后可以直接导入到spss中。在处理变量模块当中，可以对变量进行添加、删除、拆分与合并等操作，只要根据实际调查数据，细心调整变量，使操作更加简便和明了。

2、数据清理与基本统计及测量质量分析的心得体会

数据的清理与基本统计及测量质量分析由两名同学进行讲解，由于吸取了上节课两名同学的经验，本节讲授的明显好于上节课，这里我也是把它分为两块进行学习，一块是数据的清理，另一块是相关统计理论的学习。在数据清理方面主要学习了奇异数据的检查与清理，在这里本人觉得非常有必要进行数据清理，在实际的调查数据时难免会出现错误或者碰到极为特殊的典型案例，所以这些数据很难符合大众规律，在统计、分析过程中可能会造成分析结果异常，从而直接影响最终的结论。所以觉得非常有必要进行数据检查与清理。而我认为本节的难点不是怎样熟练运用spss软件，而是在第二块中的，相关统计理论的学习，学习这些理论需要一定的数学基础，只有明确这些

理（论如均值、标准误差、中数、众数、全距、四分位等）原理，知其然，知其所以然，这才是关键，在spss中想要实现对数据进行以上分析只需要轻轻点击一下按钮就可以是轻松实现，但是如果不清楚到底用它们来做什么就无从谈起做数据分析了，所以本节内容知道分析原理的重要性要远远大用spss对数据做出相关分析的重要性。总结为一句话“知道它们是做什么的后才会让它们去做该做的工作”。

3、 t检验的心得体会

t检验由两名同学讲解，在学习t检验时，首先要明确什么样的数据适合t检验，t检验

的结果要说明什么问题？经过学习可以知道，t检验是对两组数据间的平均水平或均数的比较，通过比较可以得出两组数据间的显著性水平，而这两组数据都要符合正态分布，方差具有齐同性，t检验由两种情况，一种配对提检验，要求两组数据不可以独立颠倒顺序，如果颠倒顺序就会改变问题的性质，这种t检验称为配对t检验；另一种情况下的t检验是两组数据可以任意颠倒顺的检验称为独立样本的t检验。但是这两种情况都必须符合最先的要求，即都是符合正态分布，方差都具有齐同性。通过spss的相关操作可以轻松完成检验，但是在检验的过程中必须设置置信区间，一般设置为95%，在设置置信区间时必须要考虑到所做分析的数据，如果像要得到显著性差异的结果则可尽量将置信区间设置小些，如果想要得到不显著差异就要将置信区间甚至大些，本人的理解为若置信区间小，则可以理解为在小范围内是可以相信的，但如果将分析结果的置信区间值调大则说明在很大的范围内这个结果可信，反之则不可信，篇三：spss学习总结

学习spss感想

以前学统计学的时候就听老师讲过spss有非常强大的统计功能，对我们学习、工作有很大的帮助，所以我一直认为spss很神秘。通过这个学期周老师的课让我对此清楚了许多，也学到了spss强大的统计功能，更加让我明白了spss与excel的区别。

spss是“社会科学统计软件包”（statistical package for the social science）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。1968年，美国斯坦福大学h.nie等三位大学生开发了最早的spss统计软件，并于1975年在芝加哥成立了spss公司，已有30余年的成长历史，全球约有25万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。spss是世界上公认的三大数据分析软件之一（sas、spss和systat）。

在学习spss期间，我主要遇到的问题是后面几章，spss的参数检验、方差分析、相关分析、线性回归分析、聚类分析、因子分析等。

在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。不会区分单样本t检验和两配对样本t检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，反证法思想是先提出假设（检验假设h0），再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。

在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对lsd、bonferroni、tukey、scheffe 等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。宜用bonferroni(lsd)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用tukey 法；其他情况宜用scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，post hoc键有lsd的选项：当方差分析f检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。lsd即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。

在学习相关分析的过程中，在绘制散点图时，不知道哪个该做横坐标，哪个该做纵坐标，明白了横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量，还有对相关系数的种类分析不熟练等。在学习回归分析的过程中，对dw可检验的含义不理解，不记得对应的dw表示的残差序列的相关性。对解释变量向前筛选、向后筛选、逐步帅选策略不能熟练掌握，特别是对向前向后筛选时到处的结果不会进行分析。

学习聚类分析中，变量的选择分不清，无关变量有时会引起严重的错分，应当只引入

在不同类间有显著差别的变量，尽量只使用相同类型的变量进行分析。分类数不明确，从

实用角度讲，2~8 类比较合适。掌握了k-means cluster 分析，样本量大于100时有必

要考虑，只能使用连续性变量。

学习因子分析的过程中，对提取出来的因子的实际含义不清晰，不能使因子具有命名解

释性。

学习了spss后，我不禁想到了spss与excel的区别，这一点是针对像我这样开始只懂

得用excel的人来说。从个人的体会来说，二种软件有一定相似，操作都简便，同时又有一

些可以互补的地方。但是spss又比excel更加强大：

一、图型的表现力是spss的主要优点之一

应该说，excel的图型表现主要是简便，对许多的人来说基本够用，但对于科学的表现，

spss就更为详细和准确，这一点据说在所有统计软件中都突出。

二、通过spss检验方差齐性和数据分布

假设检验中，采用的t检验和方差检验都需要满足二个要求，即

1．样本方差齐性

2．样本总体呈正态分布

在excel中，提供了f检验来检验方差齐性问题，也就是可以先通过f检验确定方差齐

性与否来选择下一步用哪个t检验或方差检验分析工具。但只要数据多于二组则无从下手；

通过描述统计大约能从峰度和偏度来了解样本的分布实际工作中，只要分布单峰且近似对称

分布，也可应用，但要具体确定样本的分布也有难度。这二个问题在spss就可以解决最后，在感叹它的方便与快捷的同时，对软件开发人员的智慧到了肃然起敬的地步。一

直觉得计算机语言是最难的一门外语。虽然本科时曾经对这种逻辑性很强的东西很感兴趣，

并在编程课上取得不错的成绩，但一直觉得这似乎不是我能掌控的东西。spss的神奇之处在

于，它省去了使用者巨大的计算量，并提高准确性。它开发了开发者的智慧，却弱化了使用

者的大脑。篇四：spss学习心得

学院：传播学院专业：10级广播电视新闻学学号：129012010023 姓名：许咪咪

学习spss有感——与excel之比较

在学习spss软件的过程中，自己不敢有丝毫松懈，但同时感到学习压力很大，有一定的

学习难度，软件的操作可以通过短时间内熟悉，但对数据的结果分析还需要很大很大的提高。

在掌握了spss相关技能和熟知了spss之于excel的优越性之后，spss成了往后我进行数据

分析、调查的首选软件，如若能自由地结合二者使用，便是更佳选择。

excel的基本功能中包括了比较强大的数据处理功能，还提供了丰富的工作表函数，可

以完成很多类型的数据处理和分析任务。除了工作表函数以外，excel还提供了一个称为“分

析工具库”的加载宏。

excel应用的普及性，许多人都把它作为最常用的统计软件来使用。excel提供的统计功

能包括数据管理、描述统计、概率计算、假设检验、方差分析和回归分析等等，对于统计学

原理所涉及的大部分内容已经足够了。然而，在学习excel的统计功能以前我们有必要先交

待一下excel在统计分析方面的局限性。

1、就统计学原理所涉及的统计方法而言，excel没有直接提供的方法包括：箱线图（boxplot）、茎叶图、相关系数的p-值、无交互作用可重复的双因素方差分析、方差分析中

的多重比较、非参数检验方法、质量控制图等。

2、按照优秀图形的标准，excel做出的很多图形都不合格。excel的有些图形可能适合

于普通大众，但不适合用于科学报告中。例如二维图形的三维表示，圆柱图，圆锥图等等。

excel提供的有些图形可能永远不应该使用。

3、excel不能很好的处理缺失值(missing data)问题。总体来说excel对缺失值的处理方式远不如专门的统计软件恰当。

4、虽然大部分情况下excel的计算结果都是可靠的，但在一些极端情况下excel的计算程序不够稳定和准确（特别是excel2003以前的版本中）；有些自动功能可能会导致意想不到地结果。

总体来说，excel为我们输入和管理数据、描述数据特征、制作统计表和统计图都提供了强大的支持，但在处理复杂的计算时有时候误差相对较大，因而一些数据处理专家建议人们避免采用excel处理复杂的统计问题。spss能在简单操作基础上，解决excel存在的这些问题，甚至非统计学相关专业的人员也可以利用这个软件对复杂的统计问题进行处理、分析。

平时我惯常使用的数据分析软件也是excel。虽然使用excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用spss软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设

置变量条件，系统便自动的进行整理。而且，在学习与应用spss过程中，我了解到应用spss软件只要了解统计分析的原理无需知晓统计方法的各种算法就能得到自己所需要的统计分析结果。另外对于常见的统计方法，spss的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分在软件内的对话框操作完成，我们无需花费大量的时间记忆大量的命令和选择项。在这方面，spss软件的应用可以使我们节省大量时间，而且软件操作比较容易上手，在当今这个时间就是金钱的社会上，我们掌握spss软件的应用，也就是为自己赚取了不少金钱。

另外在与spss的接触中，我逐渐了解到spss软件的强大与方便。spss提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，其中有数据的统计分析、统计描述、交叉表分析、二维相关、方差分析、多元回归、因子分析、聚类分析、降维等分析方法。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理。利用这个软件对问卷数据进行分析是极好的。虽然，这些方法大部分我还是不会使用，能够让我利用并成功分析的方法只有寥寥几种，但是这种简单便捷的操作让我对spss的兴趣却是越来越浓。

spss 像手枪，对于社会统计应用spss,足够精度了。exce对初级统计技术也差不多了，里面有很多类型的图，配之以数据透视表，模拟运算表，宏，高级筛选，窗体，而且方便的单元格和变量操作这些优点都使得excel 更利于小规模，低精度，逻辑关系简单的数据，但是简单的图和表，有时不需要通过假设检验，也能看出很多关系或结论，这些直观的现象有的时候比spss的假设检验更有说服力（spss的假设检验虽然精确，但是成本是很多模型假定）其统计思想易于被日常生活所接受，所以execl用得好，更能显出使用者谙熟研究背景和统计思想，这个修炼层次更高，就像武功最高深的人更最简单的工具，最简洁的招式，实而不华一样。

了解了excel和spss的这个比较后，可以看出spss的统计思想体现了更多数理统计的味道，而excel 则更多体现了描述统计的味道，所以了解spss更重要的是了解不同模型背后的统计想法，当然这些在使用spss的过程中会慢慢的积累的。一个和学习统计思想无关的，但是在学习spss中必须学会的是“数据组织方式和数据测度”，这个对于那些学习信息的人容易理解，对文科出身的人不容易理解。但是这个问题对于初学者很重要。在实际使用spss 时，就得按部就班地按照先定义变量，调测度，在录入（导入数据），再分析。分析并不是整个流程。不注意数据的组织方式和数据测度会使很多统计模型误用（实际上不能用，但是软件输出了统计结果），这种误用不是统计模型用得好不好的问题，而是能不能用的问题！

现在，学期即将结束，同样的这门课程也到了尾期，在这学期学到了很多，并且还有很多没有学到。我们学习时所操作的软件是英文版，这对英语基础不好的我来说是个考验。同时，由于我们所学专业并非必须拥有计算机，导致我们平时能够练习的机会比较少，造成了

掌握不牢固，前学后忘现象比较严重。现在呢，很是希望能够把spss的应用熟练操作，并且

能把它变为自己的一种本能，使自己在今后的工作与学习中，可以轻松运用。篇五：spss学

习总结

随着速度越来越快，计算机的功能越来越多，计算统计功能反而已经成为了计算机的

一个次要部分。不过，对于我们这些从事社会学学习和研究的人来说，快速的计算和统计

仍旧是我们使用计算机的主要功能，所以我们平日的工作总是离不开 spss（statistical

package for the social science社会科学统计软件）。s pss虽然好用，但是学起来并不容易，特别是在目前高校的教育体制下，教材的过时以

及课程设置的不合理，使得spss的学习成为了社会学、统计学以及其他社会科学学科学生

极为头痛的一件事情。更为棘手的是：往往在学生还没有学会spss之前，一些调查研究任

务却又强迫他们使用spss进行分析工作，使得他们十分苦恼。

本教程就是为那些已经学习过统计学，并且粗通计算机，但尚未学习过spss的社会科

学学科的学生准备的，运用面向问题的教学方法，通过一个调查问卷的具体分析过程使学

生们对spss有一个感性认识，并能够再没有完全掌握spss的前提下利用spss完成一些分

析任务。因此，本文不强调面面俱到只强调读者能够完成调查分析的任务，所以会故意忽

略ｓｐｓｓ一些十分重要但未必会用到的功能，还请读者见谅。如果读者确实需要使用这

些功能，建议参考一本好一点的辅导书。

相信大家知道：依次完整的利用计算机辅助的问卷调查包括问卷设计、问卷访问、数

据输入、数据分析、数据输出、调查报告的撰写六大部分。spss软件参与的主要是数据输

入、数据分析和数据输出这三个部分。接着，本文就将分成这三块，分别介绍spss的使用

以及一些技巧、经验。

1、数据输入

在完成了问卷访问这个部分之后，我们手中便拥有了数百至上万份调查问卷，这些问

卷计算机是无法直接识别处理的，我们必须将它们进行适当的编码。由于采用计算机分析，

问卷在设计阶段就应该考虑到今后的编码问题，所以应该将问卷设计地以客观题为主，被

访问者填写的应该只是注入数字、选项这些计算机能够处理的信息。我们首先要为问卷的

每一个填写项都起一个代号，并决定它的数据属性（主要是区分为字符串、逻辑串还是数

字）。笔者的习惯是首先用英文字母表示填写项的大题号，接着用阿拉伯数字表示填写项的

小题号，然后再用英文字母表示填写项是本小题的第几项，最后再加上表示数据属性的后

缀，比如说第二大题第三小题的第四个字符串填写项的代号便为b3d_s。在以后的所有分

析过程中便利用这个代号来表示数据的具体内容。

接下来，便是具体的输入过程了。首先，我们要对spss的数据文件有一个大致的了解，

这对以后的学习十分关键。打开spss之后，我们便会看到一个类似excel电子表格的东西，

但如果你因此便把spss的数据文件理解为是类似于excel的东西那么就错了，虽然spss

数据的表现形式酷似excel，但就实质而言它更接近于一个数据库文件，每一个数据列都

有它的列名称（也就是我们刚刚起的代号）、列属性（也就是刚刚我们决定的数据属性），

这些都类似于数据库中的字段名称、字段属性，如果读者以前学习过数据库的相关知识，

那里理解起来就十分简单了。

由于数据繁多，所以我们的输入过程往往不是由本人进行，而是请专业的数据录入人

员代劳，而那些人员往往是不会使用spss的，所以我们在实际使用过程中数

2、数据分析

对于外行人来说。spss最为难学的部分便是它analyze菜单下十多项子菜单以及这之

下四五十项孙菜单的统计功能，每一项统计功能的用法和功能对于外行人来说就像是天书

一般。但是对于学习过统计学的读者来说，这应该不是问题。再加上sp ss在操作的简易性

上还是十分优秀的，每一项统计功能一般只需要在窗口下选择统计用的变量，然后设置一下必要的选项，最后按下ok便可以了。所以在这里，具体的操作就不再介绍了。在这里，笔者觉得有必要先介绍一下spss的viewer。在下面的数据分析和数据输出过程中，我们调用spss的数据分析和制图模块所得到的结果都会由spss自动输出到一个名为viewer 的程序中，并且可以以spo为后缀名保存成为专门的文件。这样做的好处是如果你的分析和制图工作一次没有完成，那么利用保存的spo文件，就不必下一次重新作过了。同时，将所有的分析和制图的结果都保存在一个spo文件中，并随调查报告作为电子附件一起陈送给客户，一来有利于客户检验分析的可靠性，二来也适合于今后电子化、网络化的趋势。

根据笔者的经验，spss的学习者在这一阶段(数据分析阶段)最主要的问题在于以往学习的统计指标总是中文的，而spss中的统计指标是英文的，指标的中文和英文往往无法一一对应，因此，在这一部分中，笔者主要是附上一张统计指标的中英文对照表，如下：

summarize菜单项数值分析过程

……frequencies子菜单项单变量的频数分布统计

……descriptives子菜单项单变量的描述统计

……explore子菜单项指定变量的综合描述统计

……crosstabs子菜单项双变量或多变量的各水平组合的频数分布统计

……means子菜单项单变量的综合描述统计

……independent sample t test子菜单项独立样本的t检验

……paired sample t test子菜单项配对样本的t检验

……one-way anova子菜单项一维方差分析（单变量方差分析）

anova models菜单项多元方差分析过程

……simple factorial子菜单项因子设计的方差分析

……general factorial子菜单项一般方差分析

……multivariate子菜单项双因变量或多因变量的方差分析

……repeated factorial子菜单项因变量均值校验

correlate菜单项相关分析

……bivariate子菜单项 pearson积矩相关矩阵

和kendall、spearman非参数相关分析

……partial子菜单项双变量相关分析

……distance子菜单项相似性、非相似性分析

regression菜单项回归分析

……liner子菜单项线性回归分析

……logistic子菜单项二分变量回归分析（逻辑回归分析）

……probit子菜单项概率分析

……nonlinear子菜单项非线性回归分析

……weight estimation子菜单项不同权数的线性回归分析

……2-stage least squares子菜单项二阶最小平方回归分析

loglinear菜单项对数线性回归分析

……general子菜单项一般对数线性回归分析

……hierarchical子菜单项多维交叉变量对数回归分析

……logit子菜单项单因变量多自变量回归分析

classify菜单项聚类和判别分析

……k-means cluster子菜单项指定分类数聚类分析

……hierarchical cluster子菜单项未知分类数聚类分析

……discriminent子菜单项聚类判别函数分析

data reduction菜单项降维、简化数据过程

……factor子菜单项因子分析

……correspondence analysis子菜单项对应表（交叉表）分析

……homogeneity analysis子菜单项多重对应分析

……overals子菜单项非线性典则相关分析

scale菜单项

……reliability ananlysis子菜单项加性等级的项目分析

……multidimensional scaling子菜单项多维等级分析

nonparametric tests菜单项

……chi-square子菜单项相对比例假设检验

……binomial子菜单项特定时间发生概率检验

……run子菜单项随即序列检验

……1-sample kolmogorov smirnov子菜单项样本分布检验

……2-independent samples子菜单项双不相关组分布分析

(转载于:spss学习心得体会) ……k independent samples子菜单项多不相关组分布分析

……2 related samples子菜单项

双相关变量分布分析

……mcnemar test子菜单项相关样本比例变化分析

……k related samples子菜单项相关变量分布分析

……cocharns q test子菜单项二分变量均数检验

……kendalls w子菜单项一致性判定

time series菜单项

……exponential smoothing子菜单项平衡序列的随机分量

……curve estimation子菜单项数据拟合

……autoregression子菜单项一阶自回归误差线性方差检验

……arima子菜单项综合自回归移动平均分析

……xii arima子菜单项增倍和加性季节因子分析

survival菜单项

……life tables 生命表分析

……kaplan-meier 双事件分布检验

……cox regression 事件与时间变量相互分析

……cox w/time deep cov 时间函数cox分析

有了这一张表，相信读者便可以很容易的利用ｓｐｓｓ进行各类分析了。实际上，数

据分析这一阶段，就使用spss上没有什么难度，关键是在于究竟你能够怎样最好的利用

spss提供的分析模块从数据中挖掘出更多的东西来，这可就要依靠你的不断摸索了。最后，

还要介绍一个小技巧：

如果读者所在学校今后学习的ｓｐｓｓ软件为ｄｏｓ版本的话，那么今后你就必须利

用命令行来驾驭ｓｐｓｓ，所以你在利用ｓｐｓｓ的windows版本进行数据分析的过程中，

可以利用每一项统计功能窗口ok按钮下的paster按钮将本统计功能的命令行复制到剪贴

板，然后再仔细研究。

万能课程设计心得体会2个

1 两周的课程设计结束了，在这次的课程设计中不仅检验了我所学习的知识，也培养了我如何去把握一件事情，如何去做一件事情，又如何完成一件事情。在设计过程中，与同学分工设计，和同学们相互探讨，相互学习，相互监督。学会了合作，学会了运筹帷幄，学会了宽容，学会了理解，也学会了做人与处世。 课程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，着是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程．”千里之行始于足下”，通过这次课程设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义．我今天认真的进行课程设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础． 通过这次模具设计，本人在多方面都有所提高。通过这次模具设计，综合运用本专业所学课程的理论和生产实际知识进行一次冷冲压模具设计工作的实际训练从而培养和提高学生独立工作能力，巩固与扩充了冷冲压模具设计等课程所学的内容，掌握冷冲压模具设计的方法和步骤，掌握冷冲压模具设计的基本的模具技能懂得了怎样分析零件的工艺性，怎样确定工艺方案，了解了模具的基本结构，提高了计算能力，绘图能力，熟悉了规范和标准，同时各科相关的课程都有了全面的复习，独立思考的能力也有了提高。 在这次设计过程中，体现出自己单独设计模具的能力以及综合运用知识的能力，体会了学以致用、突出自己劳动成果的喜悦心情，从中发现自己平时学习的不足和薄弱环节，从而加以弥补。 在此感谢我们的xxx老师.，老师严谨细致、一丝不苟的作风一直是我工作、学习中的榜样；老师循循善诱的教导和不拘一格的思路给予我无尽的启迪；这次模具设计的每个实验细节和每个数据，都离不开老师您的细心指导。而您开朗的个性和宽容的态度，帮助我能够很顺利的完成了这次课程设计。 同时感谢对我帮助过的同学们，谢谢你们对我的帮助和支持，让我感受到同学的友谊。 由于本人的设计能力有限，在设计过程中难免出现错误，恳请老师们多多指教,我十分乐意接受你们的批评与指正，本人将万分感谢。 2 通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关xxx方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。 过而能改，善莫大焉。在课程设计过程中，我们不断发现错误，不断改正，不断领悟，不断获取。最终的检测调试环节，本身就是在践行“过而能改，善莫大焉”的知行观。这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多问题，最后在老师的指导下，终于游逆而解。在今后社会的发展和学习实践过程中，一定要不懈努力，不能遇到问题就想到要退缩，一定要不厌其烦的发现问题所在，然后一一进行解决，

spss课程心得体会

spss课程心得体会 【篇一：spss心得体会】 学习spss在教育统计中的应用心得体会 一、什么是spss？为什么要学习spss？ 新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触 到spss这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道spss是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么？分析什么？我一无所知，尤其是看到老师推荐的《spss在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用spss软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。下面就来让我们了解一下spss。spss软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。spss软件对计算机硬件系统的要求较低；对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在windows xp、win7系统环境下， spss统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据（如dbase，excel，lotus等）。 我为什么要学习spss呢？其实很简单，一方面，做为一名 研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。另一方面，根据对aect94定义的理解，教育技术 学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。我们只有对数据资料作统计处理，才可能可以

课程设计心得体会范文

课程设计心得体会范文 范文一 整个设计通过了软件和硬件上的调试。我想这对于自己以后的学习和工作都会有很大的帮助。在这次设计中遇到了很多实际性的问题，在实际设计中才发现，书本上理论性的东西与在实际运用中的还是有一定的出入的，所以有些问题不但要深入地理解，而且要不断地更正以前的错误思维。一切问题必须要靠自己一点一滴的解决，而在解决的过程当中你会发现自己在飞速的提升。对于教材管理系统，其程序是比较简单的，主要是解决程序设计中的问题，而程序设计是一个很灵活的东西，它反映了你解决问题的逻辑思维和创新能力，它才是一个设计的灵魂所在。因此在整个设计过程中大部分时间是用在程序上面的。很多子程序是可以借鉴书本上的，但怎样衔接各个子程序才是关键的问题所在，这需要对系统的结构很熟悉。因此可以说系统的设计是软件和硬件的结合，二者是密不可分的。通过这次课程设计我也发现了自身存在的不足之处，虽然感觉理论上已经掌握，但在运用到实践的过程中仍有意想不到的困惑，经过一番努力才得以解决。 这也激发了我今后努力学习的兴趣，我想这将对我以后的学习产生积极的影响。其次，这次课程设计让我充分认识到团队合作的重要性，只有分工协作才能保证整个项目的有条不絮。另外在课程设计的过程中，当我们碰到不明白的问题时，指导老师总是耐心的讲解，给我们的设计以极大的帮助，使我们获益匪浅。因此非常感谢老师的教导。通过这次设计，我懂得了学习的重要性，了解到理论知识与实践相结合的重要意义，学会了坚持、耐心和努力，这将为自己今后的学习和工作做出了最好的榜样。我觉得作为一名软件工程专业的学生，这次课程设计是很有意义的。更重要的是如何把自己平时所学的东西应用到实际中。虽然自己对于这门课懂的并不多，很多基础的东西都还没有很好的掌握，觉得很难，也没有很有效的办法通过自身去理解，但是靠着这一个多礼拜的“学习”，在小组同学的帮助和讲解下，渐渐对这门课逐渐产生了些许的兴趣，自己开始主动学习并逐步从基础慢慢开始弄懂它。 我认为这个收获应该说是相当大的。一开始我们从参考书上找来了课题，但是毕竟是参考书，做到后来发现很多程序都是不完整的，这让我们伤透了脑筋。看着别的小组都弄得有模有样了，可是我们连一个课题都还没有定好。好不容易又找到了课题，可是结果还是很不尽人意。程序接线什么的都弄好了，调试也没有问题，可是就是无法达到预期想要的结果。参考书毕竟只是一个参考，设计这种东西最后还是要靠自己动脑筋。然后我们大家一起齐心协力，从平时做的实验﹑老师上课的举例﹑书本上的知识以及老师的辅导和其他同学的帮助下终于完成了。应该说这是通过我们小组成员的共同努力和动脑完成的，虽然内容并不是很复杂，但是我们觉得设计的过程相当重要，学到了很多，收获了很多。我觉得课程设计反映的是一个从理论到实际应用的过程，但是更远一点可以联系到以后毕业之后从学校转到踏上社会的一个过程。小组人员的配合﹑相处，以及自身的动脑和努力，都是以后工作中需要的。 所以我认为这次的课程设计意义很深，和其他4位同学的共同学习﹑配合﹑努力的 过程也很愉快，另外还要感谢老师的耐心辅导。 范文二 对于此次课程设计，我早在寒假就借了linux相关书籍参看，但上面讲的主要是有关linux操作方面的内容，编程方面讲得很少，而且在假期中也并不知道课设的题目是什么，因此此次课设基本上都是在开学后的这两周内完成的。 以前做过的软件方面的课设如c语言课设、数据结构课设都是在假期完成的，由于自己是一个十分追求完美的人，因此几乎每次都花了将近大半个假期的时间来做，如c语言就花了一个多月的时间来做，分数当然也较高，有90来分。对于课程设计，我历来都是相当认真的，此次操作系统的课程设计当然也不例外。可是linux以前没怎么接触过，学校也没怎么系统地讲过，在刚接到题目时除了知道如何用gcc编译等等，几乎可以算作处于一无所知的

SPSS课程学习心得体会

应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，spss也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss 的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 spss，全称是statistical product and service solutions，即"统计产品与服务解决方案"软件，是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，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。spss具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，spss也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到amos软件。 关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是t检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是t检验。t检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。t检验分为单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。其中，单样本t 检验是样本均数与总体均数的比较的t检验，用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本t检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本t检验中，要正确理解"配对"的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用spss来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对bonferroni、tukey、scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。宜用bonferroni(lsd)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用tukey法；其他情况宜用scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，post hoc键有lsd 的选项：当方差分析f检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。lsd即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨(转载于:spss课程学习心得体会)其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一

关于课程设计心得体会范文三篇

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 关于课程设计心得体会范文三篇 篇一：课程设计心得体会600字 （一）通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关高频电子线路方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。过而能改，善莫大焉。在课程设计过程中，我们不断发现错误，不断改正，不断领悟，不断获龋最终的检测调试环节，本身就是在践行”过而能改，善莫大焉”的知行观。这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多问题，最后在老师的指导下，终于游逆而解。在今后社会的发展和学习实践过程中，一定要不懈努力，不能遇到问题就想到要退缩，一定要不厌其烦的发现问题所在，然后一一进行解决，只有这样，才能成功的做成想做的事，才能在今后的道路上劈荆斩棘，而不是知难而退，那样永远不可能收获成功，收获喜悦，也永远不可能得到社会及他人对你的认可！课程设计诚然是一门专业课，给我很多专业知识以及专业技能上的提升，同时又是一门讲道课，一门辩思课，给了我许多道，给了我很多思，给了我莫大的空间。同时，设计让我感触很深。使我对抽象的理论有了具体的认识。通过这次课程设计，我掌握了常用元件的识别和测试；熟悉了常用仪器、仪表；了解了电路的连线方法；以及 1 / 11

心得体会 关于安卓课程设计心得体会

关于安卓课程设计心得体会 关于安卓课程设计心得体会如何写?下面是xxx整理的关于安卓课程设计心得体会范文，欢迎借鉴! 关于安卓课程设计心得体会范文一 刚开始接触Android感觉到它很有意思，在界面开发上和web也可以形成了相通的架构，更加方便，视觉上也是非常的酷，在前期我通过的大量的Android SDK开发范例大全中的例子以及Android提供的APIDEMOS进行学习，尽管例子之间的连接比较零散，不过通过这些例子的学习我可以学习到了很多和以前java上相通的思想，因为Android在现在也是全新的技术和框架，在其中我也学到了如何用单例模式、工厂模式等常用的设计模式进行学习，通过API进行开发客户端，对Request发送，Response处理中通过比较方便的JSON对象传输，以及对XML、JSON、图片、业务等下载处理，对API接口调用等问题处理，学习Android心得体会。首先在界面上，我们同样可以通过不同布局进行设计非常酷的界面，这些界面可以通过include进行引入，和jsp、html也有相通的地方，同样在android上可以用到自定义的样式这和css也有比较相通的地方，我们可以通过一些公用的方法写个BaseActivity这个基类，通过继承方式比较不错的实现了Activity的界面，因为这样你可以Header(头部)和Footer(尾部)进行处

理一些触发事件或者特效等，心得体会《学习Android心得体会》。布局模式以相对模式为主，线线布局模式可以在比较简单的include 进行完成，最重要的一点就是：我们可以自己通过重写方法或者通过实现View或者Layout等类进行扩充项目需要的布局(或者控件),在学习界面中，我发现Android为我们提供了很好的类似反射机制，通过Layout文件夹下的配置文件，可以快速的形成界面，在配置文件可以设置属性或者样式都是很快捷方便。对比较特殊的界面也可以通过处理嵌入到指定的界面，同样你可以通过java代码直接创建View进行添加，不过这种方式比较复杂。对一些点击、选中、按键等处理的事件，界面之间的跳转Intent管理，通过Bundle对数据在界面之间进行传输。其次在手机交互式通信服务中，学习了Android手机之间进行短信发送、广播、对广播的监听、服务等，在Service类中没有context，可以通过Handler来每秒反复运行，自动送出系统广播信息，同时在这里我们也知道可以设计一个常用的变量类，设计一个当前的CurrentActivity这个变量进行控制，进行处理。 关于安卓课程设计心得体会范文二 两个星期的时间非常快就过去了，这两个星期不敢说自己有多大的进步，获得了多少知识，但起码是了解了项目开发的部分过程。虽说上过数据库上过管理信息系统等相关的课程，但是没有亲身经历过相关的设计工作细节。这次实习证实提供了一个很好的机会。

spss实验心得体会

spss实验心得体会 篇一:SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是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，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS 1 也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。 关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体 均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的; 2 配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比

课程设计心得体会万能版

最新课程设计心得体会万能版 【最新课程设计心得体会一】 本学期为期一周的嵌入式课程设计在不知不觉中结束了，虽说这次课程设计时光不是很长，但是感觉自我收获颇丰，不仅仅学习到了一些新知识，回顾了以前的一些快要遗忘的知识点，而且使自我的学习目标更加明确，学习方法更加完善，也体会到软件开发的趣味，更加清楚地认识到了自我在软件开发及学习上的一些不足之处。下方就来详细写一下我关于此次课程设计的心得体会： 此次课程设计的实训的是由上海杰普公司的楚老师带我们完成的。楚老师看上去比较年轻，给我们很有亲和力，技术上也很强，而且讲解的比较详细，操作上相当娴熟。让我们感觉到了计算机科学技术学习的趣味性，计算机技术的实用性。此次课程设计给老师选取项目是在Linux下用C语言开发一个摄像头驱动程序。项目的实施方式是团队分组合作，共同完成，让我们体验了一下公司开发项目的氛围。我们一人一机，老师边讲边练，还有企业项目经理的全程指导。虽说一些些技术我们在课堂上也曾学习过，但是大多停留在理论学习上，实际开发很少，而这次课程设计给了我们一个很好的边学习边实践的机会，对我们深入学习这些技术有很大帮忙，深刻体会到了这些技术的实用性。每当自我成功调试一段代码或者透过自我的努力克服一个技术困难，都颇有收获感。这次实训让我们体验了软件开发的全过程，发现自我的不足，了解了当前流行技术的软件开发，增加了必须的项目开发经验，增强了必须的就业竞争力。简短的回顾一下这几天我们所学习的：

实训的前一天下午，我们先明确了一下下周课程设计的要求和目的，跟上海杰普公司的楚老师相互认识了一下。然后楚老师给我们详细的讲解了这一周我们要做什么，并演示了一个他自我开发的摄像头驱动程序。同学们看了，都很感兴趣，如果自我能开发出这样的一个小程序，着实让人高兴。接下来的这几天我们就跟着范老师一齐学习摄像头驱动的开发，同时我们也分了小组，模拟体验一下公司的团队开发，同学们都用心策划自我团队的名字、团队的口号、队歌我们首先从基本的Linux命令学起，以及linux底下的C语言的一些基本知识。虽说这学期我们也学过Linux开发技术，有必须的基础，但这几天的学习，还是感觉到我们学的太浅，很多的东西需要去深入的学习才能有所收获。而且深刻的体会到熟能生巧这句良训，光学不练还是白搭。后两天我们学习了Linux底下一些开发工具的使用，如Qt，感觉这些工具功能确实够强大。当透过自我写的代码能够控制摄像头拍照时，别提有多高兴了。当然在调试的过程中也遇到不少错误，每当透过自我的努力把问题解决(一般自我思考一下，查查资料都没问题)，也是一种很好的收获。还有一个比较深刻的体会就是API及一些文档的查阅，这对开发人员来说是一个务必具备的潜力。 此次实训最大的收获不是我学习到了多少知识而是这几天实训给我的感悟：首先是心态。必须要有一个用心的心态，独立解决问题的意识，培养扎实基础的认识。不要什么东西都感觉跟简单(很多东西可能是看似简单)就不去做了或者不屑一做，以至于性网上搜搜就能够了，这样很不好。有自我的东西有自我的付出才会有程序运行成功时的喜悦和小自豪，这样也有助于培养自我的兴趣。要时刻牢记态度决定一切。其次是兴趣，感觉学习工作中兴趣很关键，只是一个引发人用心性的问题，有了兴趣就自觉了，效率自然就高了。再次要敢于尝试和挑战。不

spss实验心得体会.doc

spss实验心得体会 篇一：SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSspss实验心得体会)S也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是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，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AmoS软件。关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、

结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体 均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差

SPSS软件学习心得

误差理论数据处理分析 等。这些统计软件的功能大同小异，常见的统计软件有SAS,SPSS,MINITAB,EXCEL 各有所侧重。其中的SAS和SPSS是目前在大型企业，各类院校及科研机构中较为流 行的两种统计软件。特别是SPSS，其界面友好，功能强大，易学，易用，包含了几 乎全部尖端的统计方法，具备完善的数据定义，操作管理和开放的数据接口以及灵 活美观的统计图表制作。作为专业的统计软件，SPSS感觉比EXCEL更丰富，也更准确。 以下是我运用一组数据，然后运用SPSS软件分析后的图表 描述统计量 N 全距极小值极大值均值标准差方差 统计量统计量统计量统计量统计量标准误统计量统计量 抗拉强度y 16 12.47 67.89 80.36 73.0525 .86948 3.47793 12.096 屈服强度x 16 10.16 47.14 57.30 50.6237 .71705 2.86821 8.227 有效的 N （列表状态）16 表1 从表1中分析，抗拉强度的极小值为67.89，极大值为80.36，均值标准误差为0.86948，标准差为3,47793，方差为12.096。屈服强度的极小值为47.14，极大值为57.30，均值标准误差为0.71705，标准差为2.86821，方差为8.227。 Anova b

模型平方和df 均方 F Sig. 1 回归176.469 1 176.469 497.056 .000a 残差 4.970 14 .355 总计181.440 15 a. 预测变量: (常量), 屈服强度x。 b. 因变量: 抗拉强度y 表2 从表2中分析，回归平方和为176.469，自由度为1，均值方差,176.469，显著性为497.056，残差平方和为4.970，自由度为14，均值方差为0.355。 系数a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. B 标准误差试用版 1 (常量) 12.514 2.719 4.60 2 .000 屈服强度x 1.196 .054 .986 22.295 .000 a. 因变量: 抗拉强度y 表3 从表3从分析，常数量B为12.514，非标准化系数的标准误差为 2.719，T值为4.602。标准系数使用版为0.986，T值为22.自变量的B值为1.196，非标准化系数的标准误差 为0.054，295。

课程设计感想

两周的课程设计结束了，在这次的课程设计中不仅检验了我所学习的知识，也培养了我如何去把握一件事情，如何去做一件事情，又如何完成一件事情。在设计过程中，与同学分工设计，和同学们相互探讨，相互学习，相互监督。学会了合作，学会了运筹帷幄，学会了宽容，学会了理解，也学会了做人与处世。 此次课程设计，在短短一个星期时间内学习到了很多东西，同时不仅巩固了以前所学过的知识，而且还学到了很多在书本上所没有学到过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。这次的课程设计还让我学会了如何去培养我们的创新精神，从而不断地战胜自己，超越自己。更重要的是，我在这一设计过程中，学会了坚持不懈，不轻言放弃。 设计过程，好比是我们人类成长的历程，常有一些不如意，但毕竟这是第一次做，难免会遇到各种各样的问题。在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固。我们通过查阅大量有关资料，并在小组中互相讨论，交流经验和自学，若遇到实在搞不明白的问题就会及时请教老师，使自己学到了不少知识，也经历了不少艰辛，但收获同样巨大。 在整个设计中我懂得了许多东西，也培养了我独立工作的能力，树立了对自己工作能力的信心，相信会对今后的学习工作生活有非常重要的影响。而且大大提高了动手的能力，使我充分体会到了在创造

过程中探索的艰难和成功时的喜悦。虽然这个设计做的也不太好，但是在设计过程中所学到的东西是这次课程设计的最大收获和财富。 通过设计所学到的东西将长久存在。相信这次设计带给我们的严谨的学习态度和一丝不苟的科学作风将会给我们未来的工作和学习打下一个更坚实的基础。

spss实验报告心得体会

spss实验报告心得体会 篇一：SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是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，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。 关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是的，虽然有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东

SPSS实训心得体会.doc

SPSS实训心得体会 统计软件实训报告（论文） 院（系）： 专业班级： 学号： 学生姓 名： 指导教师： 教师职称： 副教授 起止时间： 20XX.12.30-20XX.1.10 目录 第1部分拟定研究问题 (1) 1.1研究问题与研究目的 (1) 1.2样本设计与指标....................................................... .1 1.3

数据....................................................... .. (2) 第2部分研究问题的统计软件处理 (3) 2.1描述统计分析....................................................... (3) 2.2推断统计分析....................................................... ...4 2.3 多元统计分析....................................................... (6) 第3部分研究结论及建议 (20) 3.1研究结论....................................................... (20) 3.2建议....................................................... ..........20 第4部分参考文

献...............................................24 第5 部分 学生总结与成绩评定 (25) 第1部分拟定研究问题 1.1研究问题与研究目的 （1）研究问题：贵阳市生产总值影响因素分析。 一个国家经济的发展有许多的影响因素，例如有当地居民的文化素质、工资水平、年末 储蓄余额、受教育程度等，这些都会影响到一个国家的发展，但并不是每个因素都都有同等 的作用或者得到同等的重视，而且每个因素还会相辅相成，不可或缺，地区的经济也是如此。 生产总值既是国家经济发展的综合标志，也是一个地区经济发展的衡量指标。研究它的影响 因素，也想当于研究经济发展的影响因素。 贵阳市作为贵州省的省会城市，具有代表意义，对其生产总值的影响因素进行分析，有 利于了解贵阳市的经济发展现状及其经济的影响因素、各个影响因素之间的关系、影响因素 之中哪些最重要，进而以此为依据可以科学合理的经济宏观调控。因此就1990年到20XX年

课程设计心得体会(xx)

课程设计心得体会(XX) 经过三个星期的实习，过程曲折可谓一语难尽。在此期间我也失落过，也曾一度热情高涨。从开始时满富盛激情到最后汗水背后的复杂心情，点点滴滴无不令我回味无长。生活就是这样，汗水预示着结果也见证着收获。劳动是人类生存生活永恒不变的话题。通过实习，我才真正领略到“艰苦奋斗”这一词的真正含义，我才意识到老一辈测绘为我们的社会付出。我想说，测绘确实有些辛苦，但苦中也有乐，在如今物欲很流的世界，很少有机会能与大自然亲密接触，但我们可以，而且测绘也是一个团队的任务，一起的工作可以让我们有说有笑，相互帮助，配合默契，多少人间欢乐在这里洒下，大学里一年的相处还赶不上这十来天的实习，我感觉我和同学们之间的距离更加近了；我想说，测绘确实很累，但当我们所测的数据制成成果时，心中也不免产生兴奋；正所谓“三百六十行，行行出状元”。我们同样可以为社会作出我们应该做的一切，这有什么不好？我不断的反问自己。也许有人不喜欢野外的工作，也许有人认为测绘的工作环境不好，但我认为无论干什么，只要人生活的有意义就可。社会需要我们，我们也可以为社会而工作。既然如此，那还有什么必要失落呢？于是我决定沿着自己的测绘路，执着的走下去。社会需要我们，我们也可以为社会而工作。既然如此，那还有什么必要失落呢？于是我决定沿着自己的测绘路，执着的走下去。同时我认为我们的工作是一个团队的工作，团队需要个人，个人也离不开团队，必须发扬团结协作的精神。某个人的离群都可能导致导致整项工作的失败。实习中只有一个人知道原理是远远不够的，必须让每个人都知道，否则一个人的

错误，就有可能导致整个工作失败。团结协作是我们实习成功的一项非常重要的保证。而这次实习也正好锻炼我们这一点，这也是非常宝贵的。对我而言，知识上的收获重要，精神上的丰收更加可喜。挫折是一份财富，经历是一份拥有。这次实习必将成为我人生旅途上一个非常美好的回忆！

电子课程设计心得体会范文

电子课程设计心得体会范文 此次课程设计，学到了很多课内学不到的东西，比如独立思考解决问题，出现差错的随机应变，和与人合作共同提高，都受益非浅，下面是整理的关于电子课程设计心得体会范文，欢迎借鉴! 电子课程设计心得体会范文一通过这一周的课程设计，我对一些专业知识和电子设计有了更深的了解，同时也尝试着去应用自己的所掌握的知识。本次电子课程设计主要是对本学年学习的模拟电子技术和数字电子技术的应用，同时加上电路等知识，设计一些课题。经过几天的奋战,我感受很深. 我和客金坤、沈朱泉三个人在参加学校电子设计大赛并获奖后，便成了参加明年的北京市电子深感自己在培养动手能力这方面还需 很大的努力。于是，这次我们在积累参加电子设计大赛和培训的基础上，在老师的指导下，准备把这个课程设计作为一次练兵，争取为明年的北京市电子设计大赛做足准备，取得一个好成绩。 电子课程设计不仅给我们提供了一个很好的展现应用自己所掌 握的知识的平台,又是检验自己所学知识的一次考核. 我们运用各自在各方面的优势中和起来,形成了一个团队.通过团队力量,才使设计得以完成.可以说,我们三个人是一个不可或缺的整体,少了任何一个人都是无法完成任务的. 单片机是我们下学期要学的一门很重要的课程,它具有强大的功能.由于我们对单片机的应用有了一定的了解,同时也为了下学期学

习单片机打好基础,于是这次设计主要是以单片机为主的.一个是单 片机编程器,另一个便是对单片机的一个应用电母鸡. 在设计的过程中我们也不可避免的遇到了很多的问题.尤其是在调试过程中,会因为某些原因出不来结果,或三个人之间出现了意见 分歧,但在最后都达成了一致. 最后在调试结果出来后,我们更是无 比的兴奋,无比的自豪.总之,通过这次电子课程设计,我不仅对自己 的知识有了更好的掌握和应用,更了解到团队精神的力量.在以后的 学习和生活中受用终身. 电子课程设计心得体会范文二1、通过这次课程设计，加强了我们动手、思考和解决问题的能力。在整个设计过程中，我们通过这个方案包括设计了一套电路原理和pcb连接图，和芯片上的选择。这个方案总共使用了74ls248，cd4510各两个，74ls04，74ls08，74ls20，74ls74，ne555定时器各一个。 2、在设计过程中，经常会遇到这样那样的情况，就是心里想老着这样的接法可以行得通，但实际接上电路，总是实现不了，因此耗费在这上面的时间用去很多。 3、我沉得做课程设计同时也是对课本知识的巩固和加强，由于课本上的知识太多，平时课间的学习并不能很好的理解和运用各个元件的功能，而且考试内容有限，所以在这次课程设计过程中，我们了解了很多元件的功能，并且对于其在电路中的使用有了更多的认识。 平时看课本时，有时问题老是弄不懂，做完课程设计，那些问题就迎刃而解了。而且还可以记住很多东西。比如一些芯片的功能，平

SPSS学习心得

社会调查课程学习心得 大四的时候，学过spss相关课程，初步了解到它有非常强大的统计功能，对我们的学习、工作都会有很大的帮助，所以一直想学好这门课程。通过这个学期颜老师的课，让我了解了许多，也学到了SPSS一些强大的功能，相信这对我以后，会有一定的帮助，至少等以后需要用，要再学习的时候，不至于太陌生。 平时，我们用的较多的数据分析软件是Excel。虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算机相关系数等，但是这些操作都需要自己一步一步进行手动操作，而在使用spss软件对数据进行整理时，只需要对软件某选项内设置变量条件，系统便会自动的进行整理。而且，在学习与应用SPSS过程中，我了解到应用SPSS软件只要了解统计分析的原理无需知晓统计方法的各种算法就能得到自己所需要的统计分析结果。另外对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分在软件内的对话框操作完成，都无需花费大量的时间记忆大量的命令和选择项。在这方面，SPSS软件的应用可以使我们节省大量时间，而且软件操作比较容易上手。 另外在与SPSS的接触中，我逐渐了解到SPSS软件的强大与方便。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，其中有数据的统计分析、统计描述、交叉表分析、方差分析、多元回归、因子分析等分析方法。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理。利用这个软件对问卷数据进行分析是非常好的。虽然，这些方法大部分我还是不会使用，能够让我利用并成功分析的方法只有寥寥几种，但是这种简单便捷的操作让我对SPSS的兴趣却是越来越浓。 但在学习SPSS期间，也遇到了一些问题，主要是后面几章，SPSS的方差分析、线性回归分析、因子分析等。 在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。不会区分单样本t检验和两配对样本t检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，反证法思想是先提出假设（检验假设H0），再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。 在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe

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课程设计心得体会 课程设计是培养学生综合运用所学知识，发现，提出，分析和解决实际问题，锻炼实践能力的重要环节，是对学生实际工作能力的具体训练和考察过程。整个设计通过了软件和硬件上的调试。我想这对于自己以后的学习和工作都会有很大的帮助。在这次设计中遇到了很多实际性的问题，在实际设计中才发现，书本上理论性的东西与在实际运用中的还是有一定的出入的，所以有些问题不但要深入地理解，而且要不断地更正以前的错误思维。一切问题必须要靠自己一点一滴的解决，而在解决的过程当中你会发现自己在飞速的提升。对于教材管理系统，其程序是比较简单的，主要是解决程序设计中的问题，而程序设计是一个很灵活的东西，它反映了你解决问题的逻辑思维和创新能力，它才是一个设计的灵魂所在。因此在整个设计过程中大部分时间是用在程序上面的。很多子程序是可以借鉴书本上的，但怎样衔接各个子程序才是关键的问题所在，这需要对系统的结构很熟悉。因此可以说系统的设计是软件和硬件的结合，二者是密不可分的。通过这次课程设计我也发现了自身存在的不足之处，虽然感觉理论上已经掌握，但在运用到实践的过程中仍有意想不到的困惑，经过一番努力才得以解决。 这也激发了我今后努力学习的兴趣，我想这将对我以后的学习产生积极的影响。其次，这次课程设计让我充分认识到团队合作的重

要性，只有分工协作才能保证整个项目的有条不絮。另外在课程设计的过程中，当我们碰到不明白的问题时，指导老师总是耐心的讲解，给我们的设计以极大的帮助，使我们获益匪浅。因此非常感谢老师的教导。通过这次设计，我懂得了学习的重要性，了解到理论知识与实践相结合的重要意义，学会了坚持、耐心和努力，这将为自己今后的学习和工作做出了最好的榜样。我觉得作为一名软件工程专业的学生，这次课程设计是很有意义的。更重要的是如何把自己平时所学的东西应用到实际中。虽然自己对于这门课懂的并不多，很多基础的东西都还没有很好的掌握，觉得很难，也没有很有效的办法通过自身去理解，但是靠着这一个多礼拜的“学习”，在小组同学的帮助和讲解下，渐渐对这门课逐渐产生了些许的兴趣，自己开始主动学习并逐步从基础慢慢开始弄懂它。 我认为这个收获应该说是相当大的。一开始我们从参考书上找来了课题，但是毕竟是参考书，做到后来发现很多程序都是不完整的，这让我们伤透了脑筋。看着别的小组都弄得有模有样了，可是我们连一个课题都还没有定好。好不容易又找到了课题，可是结果还是很不尽人意。程序接线什么的都弄好了，调试也没有问题，可是就是无法达到预期想要的结果。参考书毕竟只是一个参考，设计这种东西最后还是要靠自己动脑筋。然后我们大家一起齐心协力，从平时做的实验﹑老师上课的举例﹑书本上的知识以及老师的辅导和其他同学的帮助下终于完成了。应该说这是通过我们小组成员的共同努力和动脑完成的，虽然内容并不是很复杂，但是我们觉得设计的过程相当重要，