最新gtd时间：实用案例详解教学讲义ppt.ppt

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1、GTD时间管理：实用案例详解时间比金钱更重要1243重要不重要紧急不紧急给小张打电话，看报告结果怎么样有空去打篮球买两张周末绿城队比赛球票准备端午节去旅游当当网买的书快到了周五上午开例会家里牙膏没了给家里打电话，汇报最近情况电话快欠费了你需要一个篮子，收集想法让大脑保持清空状态随时查看篮子里收集到的想法1、给小张打电话，看报告结果怎么样2、家里牙膏没了3、当当网买的书快到了4、买两张周末绿城队的比赛门票5、给家里打电话汇报最近情况6、周五上午开例会7、国庆节准备去旅游8、电话快欠费了9、有空去打篮球处理process然后，把想法从篮子取出，进

2、行处理不可执行可执行随时查看篮子里收集到的想法1、给小张打电话，看报告结果怎么样2、家里牙膏没了3、当当网买的书快到了4、买两张周末绿城队的比赛门票5、给家里打电话汇报最近情况6、周五上午开例会7、国庆节准备去旅游8、电话快欠费了9、有空去打篮球可执行单个行动Singleactions项目projects寻找下一步行动nextaction你需要进行的具体可见的下一个步骤，清晰的目的导向，从当前的实际指向完成。DavidAllen的解释：什么是下一步行动？相互独立，完全穷尽最有效的下一步行动它是可执行的它可以在一定的时间内完成它指向清晰的目标你

3、是完成它的最佳人选best从想法到行动，正确的描述很重要1、给小张打电话，看报告结果怎么样2、家里牙膏没了---明天去超市买牙膏3、当当网买的书快到了---接收当当网买的书4、买两张周末绿城队的比赛门票---打电话给小吴，请他帮忙买两张绿城比赛门票5、给家里打电话汇报最近情况6、周五上午开例会7、国庆节准备去旅游8、电话快欠费了---上淘宝网给手机充值100元9、有空去打篮球行动行动行动行动行动行动项目行动给下一步行动分分类下一步行动的第四类2分钟原则给行动清单分分类1、给小张打电话，看报告结果怎么样2、明天去超市买牙膏3、接收当当网买的书4

4、、请小吴帮忙买两张绿城比赛门票5、打电话回家汇报最近情况6、周五上午开例会7、准备国庆节旅游8、上淘宝网给手机充值100元2分钟行动列入计划2分钟行动马上行动列入计划项目延后列入计划21、给小张打电话，结果报告2、打电话回家，汇报最近情况1、接收当当网买的书1、明天去超市买牙膏明天晚上2、周五上午开例会周五上午9点3、今晚上淘宝网给手机充值今天晚上1、买两张绿城队周末比赛门票小吴DoneReview结构方程模型多组分析方法第一部分结构方程模型简介第二部分多组分析步骤介绍第一部分结构方程模型简介一、定义：结构方程模型（SEM）是一种建立、估计和

5、检验因果关系的多元统计分析技术。二、特点1、借助于理论进行建模;2、检验理论模型是否有效；验证所得的因子是否与理论概括吻合；3、可同时考查多组变量间的关系；4、可检验自变量对因变量的直接效应和间接效应。5、可将测量误差包含在模型中，增加了检验结果的可信性和理论的解释力。第二部分多组分析方法介绍一、为什么要用SEM多组分析？研究者需要处理来自多个样本的数据，比如性别数据、时间数据时，须使用SEM多组分析来检验假设模型在不同样本间是否相等。二、SEM多组分析思路简介1、基本思想:考查不同的调节变量对模型整体的作用程度。2、基本做法：限定后卡方与限

6、定前卡方做差；相应的自由度也做差。逐步对各类参数进行限定如果卡方差（即Δχ2）在相应的自由度差（Δdf）上显著，即说明该调节变量对模型的作用显著，模型在相应的限定上存在差异。如果Δχ2不显著，即说明调节变量对模型的作用不显著，模型稳定。3、多组分析检验要依次限定：测量权重：潜变量在观测变量上的负荷结构权重：潜变量之间的回归系数结构协方差：误差项之间的相关系数结构残差：潜变量的误差测量残差：观测变量的误差4、多组分析的前提条件：检查各组与模型的拟合情况相差不大相差较大可做多组比较不可做多组比较步骤一：建立理论模型步骤二：分别计算各组数据与理论模

7、型的拟合指数。步骤三：定义组别步骤四：限定模型5、SEM多组分析操作步骤步骤五：调入数据步骤六：设定分析特征点击View菜单下的AnalysisProperties，Output标签下选择：Minimizationhistory（输出迭代运算过程），Standardizedestimates（输出标准化估计值）Squaredmultiplecorrelations（输出R2），Modificationindices（输出模型修正指标），Indirect,direct&totaleffects（输出间接、直接和总的影响效应），Criticalr

8、atiosfordifferences（输出模型差异比较临界值）。Estimation标签下选择：Estimatemeansandintercepts（估计平均数和