1. P Cantor ,f (x )=
x 3,x ∈P,e x ,x ∈[0,1]\P. [0,1]f d x.2. lim n →∞
[0,1]nln (1+x n )d x.3. Fatou .
4. lim
n →∞ n 0(1+x n )n e ?2x d x.5. lim n →∞ 1
0nx 231+n 3x 2cosx d x.6. f [a,b ] , :lim n →∞ [a,b ][nf (x )]n d x = b
a f (x )d x. [nf (x )] nf (x ) .
7. {f n (x )} E , lim n →∞f n (x )=f (x )a.e. E. lim n →∞
E f n (x )d x =0, f (x )=0a.e. E.8. f (x ) E , E f (x )d x >a >0.
A ?E, A f (x )d x =a 5.9. F R 1 ,f E , mA >0,A ?E,1
mA A f (x )d x ∈F.
x,f (x )∈F.
1
2
10. mE<+∞, {f n} E , ε>0, δ>0, e?E,me<δ,
e
|f n(x)|d x<ε
n .
lim
n→∞
E
|f n(x)|d x=0.
方差分析简介（一） 方差分析是我们从心理统计这门课就提到一个基本的统计方法。但或许很多人到做研究生毕业论文的时候，还没搞清楚到底方差分析是怎么一回事。我们的老师对很多基本的地方也是含糊不清。我就我几年学习和应用的理解，粗略讲一下方差分析是怎么回事。 什么是方差分析？就是对方差的分析。有人说你这不废话么？这还真不是废话。t检验就不是对方差的分析。独立样本t检验是对两个样本均值的差异进行检验，而相关样本t检验是对两个样本差异的均值进行检验。而方差分析就是对引起样本数据出现差异的若干因素影响孰强孰弱的分析。换句话说，当样本数据差异较小的时候，t检验会认为不存在差异，但方差分析可以从这较小的差异中分析出实验处理和随机误差谁对这个差异贡献更大。所以说在控制水平一定的情况下，方差分析更容易得到显著性水平高，但power较低的结果。（因为虽然差异贡献大，但本身差异不大。翻译为人话就是这个研究结果虽然显著但没什么意义。） 既然是对方差的分析，那么研究者对数据就有一定的要求。不是什么样的数据都适合做方差分析。这其中最重要最重要的，违反了就无从可谈的就是至少要等距数据(interval data)。因为至少等距数据才能做参数检验。称名数据(nominal data)和顺序数据(ordinal data)只能做非参数检验。既然要分析方差，就得有均值，有方差。 第二重要的是要正态分布的数据。为什么要强调数据正态分布呢？这要从平均数说起，平均数，从定义上来说，是一组数据中唯一对其离均差之和为0的数值。如果数据呈正态分布，平均数就是一组数据中最具有代表性的那个值。好比说一次考试全班的平均分为81.6分，我们大概可以知道有两个事实：1）多数同学考试分数是七八十分，2）如果你高于82分说明你考的还算不错，低于81分就说明考得不够理想。这个高低差距越大，这个结论的信心就越强。这两个结论是基于考试分数是基本上的正态分布推断出来的。如果不是正态分布怎么样呢？拿工资说话，以我所在的圣安东尼奥市为例，这个城市适合工作年龄的人，大约有55%的“蓝领”，30%的“白领”，14%学生或自由职业者，和1%的绝对高收入者。这个差别有多大呢？“蓝领”的税后工资大约是年收入25,000～45,000，白领大约是50,000～80,000，而超高收入者，例如蒂姆邓肯同学，他的税后收入大约是20,000,000。如果算个平均数，统计局说圣安东尼奥市人民平均收入高达50,000，大家过着幸福美满的生活。那55%的蓝领和14%的学生肯定想抽这个发
自学能不能成才？这是一切自学者都十分关心的问题。不言而喻，这个问题的答案是显而易见的，因为本文的标题就已经做了肯定的回答。 十七世纪英国哲学家培根说过一段这样的话：“正如身体上的缺陷，可以通过运动来改善一样，精神上的各种缺陷，可以通过求知来改善。”要求得知识，充实自己，最好的办法莫过于自学，当然进高等学府深造是荣幸的，但这样的机会并不是每个人都能得到。其实，人人脚下都有一条成才之路，靠自学成才者古今中外的更是不胜枚举。伟大的导师列宁靠自修法律课程获得大学毕业文凭；无产阶级革命家徐特立，由一个贫苦的农家孩子，通过艰苦的自学成长为了一个知名的教育家；清代著名的文学家蒲松龄在多次科举考试落榜之后，曾写下了一幅自勉联：“有志者、事竟成，破釜沉舟，百二秦关终属楚；苦心人、天不负，卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。”他硬是以项羽、勾践的历史典故激励自己，经过勤奋自学，最后终于写下了传世之作《聊斋志异》；著名外国文学翻译家草婴竟没有进过大学中文系或外文系学习，完全是通过自己刻苦的自学而取得出色成就的。至于大家所熟悉的科普作家叶永烈原本却是北京大学化学系的毕业生，通过自修中文后才走上文学创作之路的；只有小学毕业文化程度的郑渊洁通过刻苦的自学，一举成为了大名鼎鼎的童话大王；而济南部队军医学校教员丁自海原来只有高小文化程度，通过艰难的自学攀登，终于成为山东医学院一九八二年的硕士学位研究生……对比所有这些事例，决不是什么一般的数字罗列和成就展示，它完全说明了一个问题，阐明了一个道理，那就是：自学能成才！ 由于历史的原因，我们这一代人精神上的确是有缺陷的，但这也的确是可以通过学习而得到改善的。我们所处的时代是一个新的时代，新的时代就需要有新的头脑、新的眼光和新的知识。要改善精神上的缺陷就必须老老实实的自学，用全新的知识武装自己、充实提高自己，使之适应新时代发展的需要。自学虽然是通往成才之路的桥梁，但自学却也是一项艰苦的劳动。自学者最大的特点就是要学会自己控制自己，因为自学者的全部学习时间都是在业余，除了工作的繁忙，家务的拖累外，自学者常常碰到的一个问题，就是缺乏锲而不舍的精神，容易半途而废，因此自学者要成才必须付出更大的劳动代价，但这却决不影响着自学者成才。由于十年动乱，我们这一代人失去了许多本该属于我们的权力和机遇。文化大革命开始的时候，我才刚上初中一年级，68年初中毕业后立刻就卷入了上山下乡的滚滚洪流，在十年动乱中，人们视知识为怪物，认为知识越多越反动，因此，我们这一代人，在那动乱的岁月里，整整荒废了十年。三中全会以后，党和国家关怀着“被耽误了的一代”，特意为我们开辟了各种自学途径。我这个已到而立之年的人也荣幸地上了刊大，当我手捧着墨绿色的刊大学生证时，心情激动得久久不能平静，我这个当年的七年级学生又有了上大学的机会啊！由于是中途插班，待我收到刊大寄发的课本时，一学年已经过去了一多半，时间紧迫，刻不容缓，于是，我如饥似渴地一头扎了进去，就像一匹极度饥饿的野牛，突然发见了鲜嫩的水草一般，展现在我面前的是一片知识的开阔地，这些从未接触过的全新知识使我一下子打开了眼界、开阔了视野，我简直恨不得一分钟能当一小时用，一下子就把自己读成个名副其实的大学生…… 其实，对于我们自学者来说，除了繁忙的工作外，琐碎的家务是学习的主要矛盾，意志的薄弱则是自学的最大敌人。当我干完一天的工作，处理完累人的家务，拖着疲乏的身子，坐在写字台前时，多想舒舒服服的倒头便睡啊！可是，不能，当天的学习任务还没完成呢，白天属于工作，晚上可是属于学习的呀！多少个宁静的夜晚，我的台灯总是一直亮到深夜，看着身旁熟睡的丈夫和孩子，我不由得想起了一首诗：“夜已经睡了，你醒着，醒在亲人的梦乡……”是啊，自学是艰苦的，然而，自学也是充满乐趣的，当我们学有所得的时候，那种心情就像劳动后的愉快一般，因为这同样也是一种劳动啊！这不，通过半年多的自学，应该说还是有一定收获的，虽然我还谈不上什么业余创作、发表文章，但是，最起码我的七年级文化程度具有了一定的提高，比如，全县职工文化考试时，我的语文、历史成绩在副食品公
单因素方差分析实例 [例6-8]在1990 年秋对“亚运会期间收看电视的时间”调查结果如下表所示。 问：收看电视的时间比平日减少了（第一组）、与平日无增减（第二组）、比平日增加了（第三组）的三组居民在“对亚运会的总态度得分”上有没有显著的差异？即要检验从“态度”上看，这三组居民的样本是取自同一总体还是取自不同的总体 在SPSS 中进行方差分析的步骤如下： （1）定义“居民对亚运会的总态度得分”变量为X（数值型），定义组类变量为G（数 值型），G=1、2、3 表示第一组、第二组、第三组。然后录入相应数据，如图6-66所示 图6-66 方差分析数据格式 （2）选择[Analyze]=>[Compare Means]=>[One-Way ANOVA...]，打开[One-Way ANOVA]主对 话框（如图6-67所示）。从主对话框左侧的变量列表中选定X，单击按钮使之进入[Dependent List]框，再选定变量G，单击按钮使之进入[Factor]框。单击[OK]按钮完成。
图6-67 方差分析对话框 （3）分析结果如下： 因此，收看电视时间不同的三个组其对亚运会的态度是属于三个不同的总体。 多因素方差分析 [例6-11]从由五名操作者操作的三台机器每小时产量中分别各抽取1 个不同时段的产 量，观测到的产量如表6-31所示。试进行产量是否依赖于机器类型和操作者的方差分析。
SPSS 的操作步骤为： （1）定义“操作者的产量”变量为X（数值型），定义机器因素变量为G1（数值型）、操作 者因素变量为G2（数值型），G1=1、2、3 分别表示第一、二、三台机器，G2=1、2、3、4、5 分别表示第1、2、3、4、5 位操作者。录入相应数据，如图6-68所示。 图6-68 双因素方差分析数据格式 （2）选择[Analyze]=>[General Linear Model]=>[Univariate...]，打开[Univariate]主对话框（如图6-69所示）。从主对话框左侧的变量列表中选定X，单击按钮使之进入[Dependent List]框，再选定变量G1 和G2，单击按钮使之进入[Fixed Factor(s)]框。单击[OK]按钮
SPSS——单因素方差分析 来源：李大伟的日志 单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure 过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。 表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数 数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。 图1-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统 打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。 图1-2 单因素方差分析窗口 3）设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4）设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。
如何培养小学生的自学能力 钟燕 “未来的文盲，并不是没有知识的人，而是没有学会学习的人”现代教学论也认为：学校教育科学家的任务之一：主要在于学生自主学习，培养他们的创新能力，学会学习就是要有自学能力，自学能力是一种高层的综合能力，一般包括一些要素：自学态度的形式、自学方法与技能的掌握、理解能力的不断提高与自学习惯的形式等等。 简单地说：自学能力是指一个学生独立获取知识的能力，从战略眼光来看，培养学生的自学能力是比传授知识更为重要。特别是当今知识爆炸的时代，这种能力是不可缺少的。下面就谈谈我的一些做法和体会： 一、除学生学习的思想漳碍，启发学生学习动机 教育要面向现代化，面向世界，面向未来，面向我们现代化教育年代，同时也面向我们九年义务教育，是一项重任。可是，不少小学生却对九年义务教育的重视不够，他们认为，现在可以不考试升学，我们也不必那么辛苦地学习了，有的则认为：学的东西、考的东西太多了，因而产生了各种思想负担和厌烦情绪。由此可见，扫除学生的思想障碍是培养学生自学能力首先应该解决的问题。因此，就要努力上好第一节课----“政治课”。上“政治课”时着重以正反两方面的事例来阐明人在社会中的地位，对未来社会的竞争。还针对学生存在的思想问题，提出一些问题让学生进行讨论。如“有些人认为学习和不学习都一样，只要我爸妈有钱，啥都不怕，不必学什么习”等等。通过让学生对上述问题进行讨论，然后针对上述错误思想，用正反两方面的事例逐一进行批驳，为学生学习各科扫除了思想障碍，这样也就使他们学习的动机激发起来了。学生的积极性也就跟着调动起来了。这就为培养学生的自学能力提供了前提条件。 二、分发挥教学对培养学生能力的示范性，给予自学提示 扫除了学生学习的思想障碍，启发了他们学习的内在动机，但并不是等于就培养了学生的自学能力。这仅仅是解决了自学能力的学习态度问题。如果教学只停留在这个层次上，就不能够培养学生的自学能力。小学生的自学能力是在实践中逐步形成和发展的，这个过程离不开教师的导和带，教师的导和带的重要方式就是帮助学生设立自学提示。自学提示就是教师为了引导学生有目的地自主学习，对自学的范围，重点和要解决的问题提出要求。例如：<<公倍数和最小公倍数>>这课，请学生找出每组数的最小公倍数：“8和2、3和9、5和10、4和8”，老师首先提出：“它们两个数之间各是什么关系？而找到的两个数的最小公倍数又有什么特点？你发现了什么？”等一系列问题。这样，学生就可以带着这些问题在自学中找到答案，帮助学生设立的自学提示要有弹性，有针对性，甚至是合作探究以后才能解决的问题。否则，就不能调动学生自主学习的积极性。 三、立自学，学生学会自我反馈信息 独立自主学习，这是学生按照教师的“自学提示”主动地感知，理解和分析教材的学习活动。独立自学要有三个保证：一是时间保证。要给予学生充足的自学时间，引导学生动脑思考，动手操作，让学生不仅知道“是什么”，还要探索“为什么”，多问几个“为什么”;二是参与保证。要让全体学生都能积极地自学，积极地参与在探索之中，从探索中获取知识，发展及解决问题的能力。三是辅导保证。虽然学生的自学能力有所提高了，但学生在自学时，教师也要有针对性地巡回检查指导，教给他们正确的方法，让他们及时调整过来，这就是所谓的学生自我反
摘要：项目管理以其目标的明确性、组织的灵活性和环境的适应性等优势而倍受企业的亲睐，而项目管理的组织结构又处在其核心位置，选择什么样的组织结构并不能一概而论，而要依据组织自身的特点和组织文化，选择能平衡项目与母体组织需要的组织结构，有时又要根据项目特点选择“混合式”的组织结构。关键词：组织结构；组织文化；母体组织现行项目管理组织结构类型主要有：职能式组织结构、项目式组织结构和矩阵式结构（其中又包括职能矩阵、平衡矩阵和项目矩阵）。一、项目组织结构类型1．职能式组织结构。职能式组织结构就是在组织目前的职能型等级结构下加以管理，一旦项目开始运行，项目的各个组成部分就由各职能单位承担，各单位负责完成其分管的项目内容。如果项目的性质既定，某一职能领域对项目的完成发挥着主导性的作用，职能领域的高级经理将负责项目的协调工作。这种结构的优点：一是在人员的使用上有较大的灵活性，只要选择了一个合适的职能部门作为项目的上级，该部门就能为项目提供它所需要的专业技术人员，而且技术专家可以同时被不同的项目所使用，并在工作完成后又可以回去做他原来的工作；其次，在人员离开项目组甚至离开公司时，职能部门可作为保持项目连续性的基础；第三，职能部门可以为本部门的专业人员提供一条正常的晋升途径。这种结构的缺点在于：一是项目经常缺少重点，每个职能单位都有自己的核心常规业务，有时为了满足自己的基本需要，对项目的责任就被忽视，尤其是项目给单位带来的利益不同时；二是这种组织结构在跨部门之间的合作与交流方面存在一定困难；三是项目参与者的动机不够强，他们认为项目是一项额外的负担，与他们的职业发展和提升无直接关系；四是在这种组织结构中，有时会出现没有一个人承担项目的全部责任，往往是项目经理只负责项目的一部分，另外一些人则负责项目的其他部分，最终导致协调困难的局面。2．项目式组织结构。项目式组织结构就是指创建独立项目团队，这些团队的经营与母体组织的其他单位分离，有自己的技术人员与管理人员，企业分配给项目团队一定的资源，然后授予项目经理执行项目的最大自由。这种结构的优点在于：一是这种项目团队重点集中，项目经理对项目全权负责，项目团队工作者的唯一任务就是完成项目，并只对项目经理负责，避免了多重领导；二是项目团队的决策是在项目内制定，反应时间比较短；三是在这种项目团队中，成员动力强、凝聚力高，参与者分享项目及小组的共同目标与个人责任比较明确。这种组织结构的缺点在于：一是当一个公司有多个项目时，每个项目有自己一套独立的班子，这将导致不同项目的重复努力和规模经济的丧失；二是项目团队自身是一个独立的实体，容易产生一种被称为“项目炎症”的疾病，即项目团队与母体组织之间出现一条明显的分界线，削弱项目团队与母体组织之间的有效融合；三是创建自我控制的项目团队限制了用最好的技术来解决问题；四是对项目组成员来说，缺乏一种事业的连续性和保障，项目一旦结束，返回原来的职能部门可能会比较困难。3．矩阵式组织结构。矩阵式组织结构是一种混合形式，它在常规的职能层级结构之上“加载”了一种水平的项目管理结构。根据项目与职能经理相对权力的不同，实践中存在不同种类的矩阵体系，分别有权力明显倾向于职能经理的职能矩阵，权力明显倾向于项目经理的项目矩阵和传统矩阵安排的平衡矩阵。这种组织结构的优点在于：一是和职能式组织结构一样，资源可以在多个项目中共享，可大大减少项目式组织中人员冗余的问题；二是项目是工作的焦点，具有一个正式指定的项目经理会使他对项目给予更强的关注，负责协调和整合不同单位的工作；三是当有多个项目同时进行时，公司可以平衡资源以保证各个项目都能完成其各自的进度、费用及质量要求；四是项目组成员对项目结束后的忧虑减少，他们一方面与项目有很强的联系，另一方面他们对职能部门也有一种“家”的感觉。这种组织结构的缺点在于：一是矩阵结构加剧了职能经理和拥有关键技能与看法的项目经理之间的紧张局面；二是任何情况下的跨项目分享设备、资源和人员都会导致冲突和对稀缺资源的竞争；三是在项目执行过程中，项目经理必须就各种问题与部门经理进行谈判和协商，从而导致决策的制定被耽误；四是矩阵管理与命令统一的管理原则相违
SPSS 第二次作业——方差分析 1、案例背景： 在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型： 所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分； 获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据； 变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。 表1如下： 3、分析方法： 用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F 检验。 4、数据的检验和预处理： a) 奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b) 缺失值的补齐：无； c) 变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d) 对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。 正态性，用QQ 图进行分析得下图： 教师 题目 1 2 3 a 27.3 28.5 29.1 b 29.0 29.2 28.3 c 26.5 28.2 29.3 d 29.7 25.7 27.2
得到近似满足正态性。 ?对方差齐性的检验： 用SPSS对方差齐性的分析得下表： Test of Homogeneity of Variances 分数 Levene Statistic df1 df2 Sig. .732 2 9 .508 易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。 5、分析过程： a) 所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。 b) 方法细节： ●单因素方差分析 第一步，提出假设： H0：μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H1：μi(i=1,2,3)不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H0是否成立，首先计算以下统计量：
单因素方差分析的结果解释 1.基本描述性统计量 分析：上表给出基本描述性统计量。由上表可以看出，在4个行业中，样本数量分别为7，6，5，5，其中家电制造业投诉次数最多，零售业和旅游业相近，航空公司投诉最少，这一点也可以通过均值折线图得到验证。 2．方差齐性检验 分析：上表是方差齐性检验结果表。从表中可以看出，方差齐性检验计算出的概率p值为0.898，在给定显著性水平α为0.05的前提下，通过方差齐性检验，即不同行业投诉次数认为是来自于相同方差的不同总体，满足方差分析的前提。
3．单因素方差分析表 分析：上表是单因素方差分析表。第2列表示偏差平方和（Sum of Squares）,其中组间偏差平方和为1456.609,组内偏差平方和为2708.000，总偏差平方和为4164.609. 第3列是检验统计量的自由度（df）,组间自由度为3，组内自由度为19，总自由度为22。 第4列是均方，表示偏差平方和与自由度的商，分别为485.536和142.526,两者之比为F分布的观测值3.407，它对应的概率p值为0.039。在给定显著性水平α为0.05的前提下，由于概率p值小于α，故应拒绝原假设，即认为不同行业间的次数有显著差异。 4．多项式检验结果
分析：上面两个表格中，表1给出了线性多项式的系数，表2给出了比较检验结果。利用计算得到的概率p值可知，在Contrast 1的情形下，无论假设为方差齐性，还是方差不齐，都有p<0.05，小于显著性水平，故应拒绝原假设，即认为零售业、航空公司投诉次数之和与旅游业、家电制造业投诉次数之和在0.05水平上差异显著；在Contrast 2的情形下，无论假设为方差齐性，还是方差不齐，都有p>0.05，大于显著性水平，故应接受原假设，即认为零售业、旅游业投诉次数之和与航空公司、家电制造业投诉次数之和在0.05水平上无显著差异。 5．LSD和Bonferroni验后多重比较 分析：下表是利用LSD、Bonferroni、Sidak和Scheffe检验方法分别显示两两行业之间投诉次数均值的检验比较结果。表中的星号表示在显著性水平为0.05的情况下，相应的两组均值存在显著差异。 各种检验方法对抽样分布标准误差的定义不尽相同，但在系统中皆采用LSD 方法的标准误差，故表中两种方法的两列数据完全相同。第3列Sig.是检验统计量的观测值在不同分布中的概率p值。 两种方法存在一定的差异，两者之间由于对误差率的控制不同，所以敏感度也不同，从表中可以明显地看出，LSD方法的概率p值都比Bonferroni方法的相应概率p值小一些，和其它方法相比，LSD方法的敏感度是比较高的。 例如，在显著性水平为0.05的前提下，LSD检验中航空公司和家电制造业之间的投诉次数均值存在显著差异，其概率p值为0.005，Bonferroni方法中两者之间虽然也存在显著性差异，但其统计量的概率p值为0.03，远远大于LSD方法的概率p值。
第一节方差分析的基本思想 1、方差分析的意义 前述的t检验和u检验适用于两个样本均数的比较，对于k个样本均数的比较，如果仍用t检验或u检验， 需比较次，如四个样本均数需比较次。假设每次比较所确定的 检验水准=0.05，则每次检验拒绝H0不犯第一类错误的概率为1-0.05=0.95；那么6次检验都不犯第一类错误的概率为(1-0.05)6=0.7351，而犯第一类错误的概率为0.2649，因而t检验和u检验不适用于多个样本均数的比较。用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家R.A.Fisher首先提出，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。 2、方差分析的基本思想 下面通过表5.1资料介绍方差分析的基本思想。 例如，有4组进食高脂饮食的家兔，接受不同处理后，测定其血清肾素血管紧张素转化酶（ACE）浓度（表5.1），试比较四组家兔的血清ACE浓度。 表5.1对照组及各实验组家兔血清ACE浓度（u/ml） (
由表5.1可见，26只家兔的血清ACE浓度各不相同，称为总变异；四组家兔的血清ACE浓度均数也各不相同，称为组间变异；即使同一组内部的家兔血清ACE 浓度相互间也不相同，称为组内变异。该例的总变异包括组间变异和组内变异两部分，或者说可把总变异分解为组间变异和组内变异。组内变异是由于家兔间的个体差异所致。组间变异可能由两种原因所致，一是抽样误差；二是由于各组家兔所接受的处理不同。正如第四章所述，在抽样研究中抽样误差是不可避免的，故导致组间变异的第一种原因肯定存在；第二种原因是否存在，需通过假设检验作出推断。假设检验的方法很多，由于该例为多个样本均数的比较，应选用方差分析。 方差分析的检验假设H0为各样本来自均数相等的总体，H1为各总体均数不等或不全相等。若不拒绝H0时，可认为各样本均数间的差异是由于抽样误差所致，而不是由于处理因素的作用所致。理论上，此时的组间变异与组内变异应相等，两者的比值即统计量F为1；由于存在抽样误差，两者往往不恰好相等，但相差不会太大，统计量F应接近于1。若拒绝H0，接受H1时，可认为各样本均数间的差异，不仅是由抽样误差所致，还有处理因素的作用。此时的组间变异远大于组内变异，两者的比值即统计量F明显大于1。在实际应用中，当统计量F值远大于1且大于某界值时，拒绝H0，接受H1，即意味着各样本均数间的差异，不仅是由抽样误差所致，还有处理因素的作用。 （5.1） 方差分析的基本思想是根据研究目的和设计类型，将总变异中的离均差平方和SS及其自由度分别分解成相应的若干部分，然后求各相应部分的变异；再用各部分的变异与组内（或误差）变异进行比较，得出统计量F值；最后根据F值的大小确定P值，作出统计推断。 例如，完全随机设计的方差分析，是将总变异中的离均差平方和SS及其自由度 分别分解成组间和组内两部分，SS组间/组间和SS组内/组内分别为组间变异（MS组间）和组内变异（MS组内），两者之比即为统计量F（MS组间/MS组内）。 又如，随机区组设计的方差分析，是将总变异中的离均差平方和SS及其自由度 分别分解成处理间、区组间和误差3部分，然后分别求得以上各部分的变异（MS 处理、MS 区组和MS误差），进而得出统计量F值（MS处理/MS误差、MS区组/MS误差）。 3、方差分析的计算方法 下面以完全随机设计资料为例，说明各部分变异的计算方法。将N个受试对象随机分为k组，分别接受不同的处理。归纳整理数据的格式、符号见下表：
1.[摘抄]读不懂也要读完，然后重复很多遍。充满了过早引用的知识结构，就不可能是一遍就读懂的。 [我的笔记]越是熟悉的知识，越容易被理解。重复次数越多，能理解的比率就会越高。 2.[摘抄]好的记忆力很重要。“就算读不懂也要读完”的更高境界，是“就算不明白也要先记住”。 [我的笔记]就像小时候学诗词，不一定懂，但是一定会要先背下来。而随着知识和理解力的增长，很多不明白的内容，会在某一天豁然开朗。 3.[摘抄]磨练“只字不差”的能力。这是一种需要多次练习、长期训练才能真正掌握的技能。绝对不像听起来那么简单。 [我的笔记]自学要注重细节，没有老师给划重点，自己更要时刻查缺补漏。 4.[摘抄]尽快开始整理归纳总结。自学能力强的人有个特点，就是不怕麻烦。[我的笔记]归纳总结也是对自学成果的检验和梳理。 5.[摘抄]先关注使用再研究原理。只要开始用起来，理解速度就会加快。 [我的笔记]行动力强是自学必不可少的。 6.[摘抄]尊重前人的总结和建议。 [我的笔记]成功和失败的经验都值得学习和借鉴，抑或改进。 7.[摘抄]反复学，最锻炼的是归纳整理的能力。只要你不断重复，你的大脑会不自主之间把那些已经掌握的知识点与当前尚未掌握的知识点区分开来。 [我的笔记]不要怕反复会浪费时间。已经掌握的可以跳过，也可以再看一遍加深记忆；还没掌握的，说明反复还不够多。 8.[摘抄]自学是门手艺，掌握它在绝大多数情况下与天分智商全无关系。所有的手艺，最基本特征就是主要靠时间。 [我的笔记]熟能生巧，投入的时间，是会反映在结果中的。 9.[摘抄]一切“主要靠时间的活动”都一样，都需要在从事之前认真做心理建设。首先要明白，这肯定是个比“天真的想象”要长得多的过程；其次要明白，并且要越来越自然地明白，哪儿哪儿都需要很多重复。读要读很多遍。练要练很多遍，做要做很多遍。 [我的笔记]丢掉想要走捷径的心理，踏踏实实重复才是硬道理。 10.[摘抄]急于练习，反倒会有副作用。由于对自己所面对的复杂知识结构认识不够，没有提前的应对策略，边学边练，学不明白，当然就练不明白，于是走着走着就错挫败感太强，于是就自然而然地放弃了。 [我的笔记]心急吃不了热豆腐。还没学会认字，就不要急着写诗了。 11.[摘抄]预算观念非常重要，这个观念的存在与否成熟与否，基本上决定一个人未来的盈利能力。绝对不做预算不够的事情。 [我的笔记]如果非常想做一件事，一定要留出充足的预算，不管是时间还是金钱。 12.[摘抄]人们缺乏耐心的常见根源，就是之前根本就没准备花那么多时间和精力，所以当然很容易超出时间和精力的预算，当然相对更容易焦虑。 [我的笔记]焦虑的根源找到了！摆脱焦虑的办法，就是不做预算不够的事情。 13.[摘抄]等后来真的开始用这些技能做事，不断地做其他人因为时间白过了，或者因为投入的预算不够而学不会做不到的事情，并且还能充分明白，这并不是自己聪明、有天分的结果，只不过是做了该做的事情，投入了该投入的成本
企业集团组织结构的演变趋势及模式选择 成功的企业集团组织结构设计要满足三个条件：职能分工带来的高效率、灵活性以及低成本。目前比较流行的企业集团组织结构形式是事业部制以及超事业部制，但是它们无法同时满足上述三个条件。本文提出超U 型组织结构作 为企业集团组织结构的新形式，并且采用资源存折法以及市场链机制同时满足上述三个条件。 一、企业集团组织结构演变的历程及效率分析 企业组织结构主要经历了职能型阶段、U型阶段和M型阶段，组织结构的演变一直遵循着效率、灵活性以及成本原则。当企业规模较小、产品比较单一的时候，往往采用职能型组织结构，职能型组织的各职能部门内部都是由具有相似背景的员工组成的，这种专业化可以明显地带来高效率，在高效率的同时，职能型的组织结构又不失其灵活性。 随着企业规模的扩大，所经营产品种类的增多，这种职能型的组织结构逐渐演变为U型组织结构。U型组织结构的特点是，总部比较庞大，包括总裁领导下的执行委员会和一些职能部门（营销、财务、研发、生产等）。总部通过职能部门对子公司和下属单位进行高度集中管理。这种组织结构形式仍然可以发挥职能型组织结构由于专业化分工所带来的高效率，但是，这种高效率是以灵活性的丧失为代价的。在企业管理的实践中，我们经常会听到高层领导倡导各职能管理的干部从企业整体利益的角度来看待自己部门的工作，这是一句人人都会说，人人都明白的一个道理，但人人都做不到是一个事实。主观上是干部们往往对企业的整体利益认识不足，彼得?圣吉教授在他的名著（第五项修
炼）中一再强调：职能主管在工作中是不可能学会系统知识的；客观上是干部们各有其工作立场，或另外为了领导的要求，往往不得不做出对局部有利而对整体有害的事情。而在企业规模较小、只经营单一产品的时候，公司的总经理可以从总体的角度来把握企业的运营方向，从而可以避免各职能部门为了各自的利益而产生的短视行为；当发展成企业集团后，总经理就没有足够的能力与精力来把握企业的战略方向，整天被琐事缠身，进而企业就失去了方向与灵活性。 由此，M型的组织结构就产生了。M型组织结构就是我们所熟悉的在集团最高决策机构下，按产品性质或市场特点而设立的事业部。每个事业部的总经理有很大的权限，在事业部内部实行的是职能型的组织结构。每个事业部相当于单一产品、规模较小的整体企业。我们可以看出：M型组织结构是为了避免在U 型组织结构下无法避免的局部利益最大化有害于整体利益的情况而产生的。通过不断地产生较小的事业部，事业部的总经理就可以在此范围内有效地协调各职能部门的工作，从而使整个部门的工作达到最优状况。当事业部发展壮大到一定程度后，事业部又可以分化为几个小的事业部。新的事业部又产生新的总经理。这样才即可以达到职能型结构所带来的高效率，同时又不失灵活性。这一点可以从强生公司找到证据。强生公司是一家由150 家相互独立的分部组成的公司，对于作为40%的销售额和利润源泉的消费品业务，强生的组织结构是直线职能型的：一共有超过55 个的消费品分部，每个分部都独立负责自己产品的营销、分配和研究。但是，M型组织结构中的各个事业部存在着职能的重复，因此会造成资源的浪费，由此产生了超事业部制的组织结构，即在事业部的基础上增加了协调机构，以减少资源浪费、增强部门之间的合作，但是，由于协调机构并不了解各事业部的具体运作，同时，由于各个事业部都是一个独立的分部，自己部门的利益总是放在第一位的，因此，协调的最终结果是各个事业部都不满意，超事业部制的组织结构仍然不是企业集团最佳的组织结构形式。 、现代企业集团组织结构的模式选择及运作 根据企业集团组织结构设计的三项核心要素，我们提出了企业集团超U 型组织
方差分析方法 方差分析是统计分析方法中，最重要、最常用的方法之一。本文应用多个实例来阐明方差分析的应用。在实际操作中，可采用相应的统计分析软件来进行计算。 1. 方差分析的意义、用途及适用条件 1.1 方差分析的意义 方差分析又称为变异数分析或F检验，其基本思想是把全部观察值之间的变异（总变异），按设计和需要分为二个或多个组成部分，再作分析。即把全部资料的总的离均差平方和（SS）分为二个或多个组成部分，其自由度也分为相应的部分，每部分表示一定的意义，其中至少有一个部分表示各组均数之间的变异情况，称为组间变异（MS组间）；另一部分表示同一组内个体之间的变异，称为组内变异（MS组内），也叫误差。SS除以相应的自由度（υ），得均方（MS）。如MS组间>MS组内若干倍（此倍数即F值）以上，则表示各组的均数之间有显著性差异。 方差分析在环境科学研究中，常用于分析试验数据和监测数据。在环境科学研究中，各种因素的改变都可能对试验和监测结果产生不同程度的影响，因此，可以通过方差分析来弄清与研究对象有关的各个因素对该对象是否存在影响及影响的程度和性质。 1.2 方差分析的用途 1.2.1 两个或多个样本均数的比较。 1.2.2 分离各有关因素，分别估计其对变异的影响。 1.2.3 分析两因素或多因素的交叉作用。 1.2.4 方差齐性检验。 1.3 方差分析的适用条件 1.3.1 各组数据均应服从正态分布，即均为来自正态总体的随机样本（小样本）。 1.3.2 各抽样总体的方差齐。 1.3.3 影响数据的各个因素的效应是可以相加的。 1.3.4 对不符合上述条件的资料，可用秩和检验法、近似F值检验法，也可以经过变量变换，使之基本符合后再按其变换值进行方差分析。一般属Poisson分布的计数资料常用平方根变换法；属于二项分布的百分数可用反正弦函数变换法；当标准差与均数之间呈正比关系，用平方根变换法又不易校正时，也可用对数变换法。 2. 单因素方差分析（单因素多个样本均数的比较） 根据某一试验因素，将试验对象按完全随机设计分为若干个处理组（各组的样本含量可相等或不等），分别求出各组试验结果的均数，即为单因素多个样本均数。 用方差分析比较多个样本均数的目的是推断各种处理的效果有无显著性差异，如各组方差齐，则用F检验；如方差不齐，用近似F值检验，或经变量变换后达到方差齐，再用变换值作F检验。如经F检验或近似F值检验，结论为各总体均数不等，则只能认为各总体均数之间总的来说有差异，但不能认为任何两总体均数之间都有差异，或某两总体均数之间有差异。必要时应作均数之间的两两比较，以判断究竟是哪几对总体均数之间存在差异。 在环境科学研究中，常常要分析比较不同季节对江、河、湖水中某种污染物的含量
SPSS- 单因素方差分析( ANOVA) - 案例解 析
SPSS单因素方差分析（ANOVA）案例解析 2011-08-30 11:10 这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近习SPSS单因素方差分析（ANOVA分析，今天希望跟大家交流和分享一下： 继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察鼠死亡和存活情况。 研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？ 样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠b代表雌性老鼠0代表死亡1代表着tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果） 点击“分析”一一比较均值-------- 单因素AVOVA,如下所示:
从上图可以看出，只有“两个变量”可选，对于“组别（性别）”变量不可选， 进行“转换”对数据重新进行编码， 点击“转换”一“重新编码为不同变量”将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果”这里可能需
此时的8代表a（雄性老鼠）9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：
“勾选“将定方差齐性”下面的项 点击继续 LSD选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2 选点击“选项”按钮，如下所示: I固疋和随枫效果(号 IN有建同備性檯验迥) 匚旦rown-Forsythe(B) El Welches} 姑朱値 ?按分析顺序排麒个案? 「I I S3 Affifi 勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果:
项目组织结构设计或选择 项目组织结构类型有许多，常见的有工作队式、部门控制式、项目型、矩阵型和直线职能型。各种类型的组织结构适应不同的公司规模及项目需要。 （一）项目组织的概念 项目组织是为完成项目而建立的组织，一般也称为项目班子、项目管理班子、项目组等。一些大中型项目，如建筑施工项目的项目组织目前在我国叫项目经理部，由于项目管理工作量很大，因此，项 目组织专门履行管理功能，具体的技术工作由他人或其他组织承担。而有些项目，例如软件开发项目或某些科学研究项目，由于管理工作量不大，没有必要单独设立履行管理职责的班子，因此，其具体技术性工作和管理职能均由项目组织成员承担。这样的项目组织负责人除了管理之外，也要承担具体的系统设计，程序编制或研究工作。项目组织的具体职责、组织结构、人员构成和人数配备等会因项目性质、复杂程度、规模大小和持续时间长短等有所不同。
项目组织可以是另外一个组织的下属单位或机构，也可以是单独的一个组织。例如某企业的新产品开发项目组织是一个隶属于该企业的组织。而某水电站项目组则是水电开发XX公司，本身是一个法人企业，负责该水电站的资金筹集、建设、建成投产后的经营、偿还贷款和水库上游地区的开发管理。项目组织的一般职责是项目规划、组织、指挥、协调和控制。项目组织要对项目的X围、费用、时间、质量、采购、风险、人力资源和沟通等多方面进行管理。 （二）项目管理组织机构设置原则 1.目的性原则 项目组织机构设置的根本目的，是为了产生组织功能实现项目目标。从这一根本目的出发，就应因目标设事，因事设岗，因职责定权力。 2.精于高效 大多数项目组织是一个临时性组织，项目结束后就要解散，因此，项目组织应精干高效，力求一专多能，一人多职，应着眼于使用和学习锻炼相结合，以提高人员素质。 3.项目组织与企业组织一体化原则 项目组织往往是企业组织的有机组成部分，企业是它的母体，项目组织是由企业组建的，项目管理人员来自企业，项目组织解体后，其人员仍回企业，所以项目的组织形式与企业的组织形式密切有关。
让4名学生前后做3份测验卷，得到如下表的分数，运用方差分析法可以推断分析的问题是：3份测验卷测试的效果是否有显著性差异？ 1、确定类型 由于4名学生前后做3份试卷，是同一组被试前后参加三次考试，4位学生的考试成绩可看成是从同一总体中抽出的4个区组，它们在三个测验上的得分是相关样本。 2、用方差分析方法对三个总体平均数差异进行综合性地F检验 检验步骤如下： 第一步，提出假设： 第二步，计算F检验统计量的值： 因为是同一组被试前后参加三次考试，4位学生的考试成绩可看成是从同一总体中抽出的4个区组，它们在三个测验上的得分是相关样本，所以可将区组间的个别差异从组内差异中分离出来，剩下的是实验误差，这样就可以选择公式（6.6）组间方差与误差方差的F比值来检验三个测验卷的总体平均数差异的显著性。 ①根据表6.4的数据计算各种平方和为： 总平方和： 组间平方和： 区组平方和： 误差平方和：
②计算自由度 总自由度： 组间自由度： 区组自由度： 误差自由度： ③计算方差 组间方差： 区组方差： 误差方差： ④计算F值 第三步，统计决断 根据，α=0.01，查F值表，得到，而实际计算的F检验统计量的值为，即P（F >10.9）<0.01， 样本统计量的值落在了拒绝域内，所以拒绝零假设，接受备择假设，即三个测验中至少有两个总体平均数不相等。 3、用q检验法对逐对总体平均数差异进行检验 检验步骤如下： 第一步，提出假设： 第二步，因为是多个相关样本，所以选择公式（6.8）计算q检验统计量的值：
在为真的条件下，将一次样本的有关数据及代入上式中，得到A和B两组的平均数之差的q值，即： 以此类推，就可得到每对样本平均数之间差异比较的q值，如下表所示： 第三步，统计决断 为了进行统计决断，在本例中，将A，B，C共3组学生英语单词测验成绩的等级排列为： A与C之间和B与C之间包含有1，2两个组，a=2；A与B之间包含有1，2，3三个组，a=3。 根据，得到当a=2时，q检验的临界值为 ； 当a=3时，q检验的临界值为；将表（6.5）中的q检验统计量的值与q临界值进行比较，得到表（6.6）中的3次测验成绩各对平均数之间的比较结果：表6.6 3次测试各对样本平均数之差q值的比较结果
论文摘要：随着组织外部环境和内部条件的多变性发展以及不确定性的提高，项目管理得到了广泛的应用并引起了大量的研究．但对项目管理的实施主体的组织形式研究缺乏．文章以项目团队的组织结构为研究对象，在项目目标性、独特性、约束性等特点下对其设计原则、影响因素进行分析，并对常见的四类结构类型进行比较，为项目团队组织结构选择提供一般性建议论文关键词：项目团队；原则；结构选择 1引言项目管理作为应对“市场多样化需求、竞争日益加剧”商业环境的主要手段之一正在越来越多地受到重视和广泛使用。在项目管理发展的漫长历程中，它经历了从传统的“管理项目”的基本管理阶段，到“通过项目进行管理”的中级管理阶段，再到“按项目进行管理”的高级阶段的发展历程。在这个发展进程中，其管理思想、管理理论、管理体系得到了不断地丰富和发展。现有的项目管理理论绝大多数从如何对单一或多项目进行管理，即对项目管理9大知识体系中各个分项的深入研究，或者强调对项目的绩效进行管理，但是对项目运作中的组织结构问题的研究并不丰富，而且即使是对有关项目的组织结构的研究更多的是从企业的角度出发，探讨用什么样的企业组织结构来支持企业项目管理，如常见的项目组织结构类型职能型、矩阵型、项目型和网络型，这些结构都是在整个企业组织结构的框架内来讨论项目团队成员的来源、企业对项目管理的方式事实上在实际的项目运作过程中，项目团队成员才是项目运营的主角，他们之间的分工协作关系、责任和权力分配对项目的营运结果产生重大影响，但对它的研究却被绝大多数理论者和实践者所忽略了。本文从项目的特征出发，来探索项目团队的组织结构选择。2项目团队组织结构设计的基本原则2．1任务目标原则任何一个项目，都有其特定的任务和目标，项目的一切活动与制度安排都应当与其特定的任务目标相关联，项目团队的结构设计也应为目标的实现服务，其部门的划分、岗位的设计都应该以是否有利于其目标的实现为衡量的标准。在进行结构设计时应该避免人为地将任务、责任的条块分割，降低各部门、岗位的一致性目标。2．2管理幅度适当原则对管理者所涉及的需要协调的员工关系数量，格拉丘纳斯(v．A．Graicunas)给出了计：C=n(2n一1+n—1)。式中：C 为管理者与其下属之间相互交叉作用的最大可能数；n为下属的人数。从上述公式中可以看出，当下属人数呈数字级的增长时，管理者需要协调的关系在呈几何级数的增长，尽管目前没有一个具体的数字指出管理幅度应该是多大而事实上，一个管理者直接而且有效地领导与指挥下属的人数是不可能无限扩大。管理者自身的能力、下属的经验任务的复杂度以及职权明确度、计划目标的明确度、信息沟通的效率等是影响管理幅度的主要因素，管理幅度越小，管理的层级越多。[!--empirenews.page--] 2．3权利分配适当原则权利分配主要涉及分权和集权。集权就是把权力相对集中在项目经理手中，而分权式把权力在一定程度上下放到下一层级。集权具有决策快、目标统一的优点，但同时具有项目经理可能陷入大量的日常琐事中而无暇顾及项目规划、与关键利益相关者的沟通与协调的缺点；分权具有灵活性强、效率高的优势，但这对下属的能力是一种挑战，若处理不当，项目经理会失去对一些事务的了解和控制。因此，在进行权力分配时，需要从管理层的能力、下属的能力、项目的规模和技术、项目的生命周期阶段等因素来考虑。但是，由于项目受时间和成本的约束，特别是时间的约束，尽可能的分权是减少决策层级、提高信息传递效率、保障项目按进度完成的条件之一。3影响项目团队组织结构选择的主导因素对于企业组织而言，其结构选择历经了以专业分工为基础的“职能导向”的机械化结构阶段和以协作为基础的“流程导向”的有机型结构阶段。导致其结构调整的主要原因是外部经济、政治、技术、文化宏观环境的变化以及内部使命、战略、文化、技术的变化。项目的一次性和独特性决定了项目团队所处的外部宏观环境对项目团队组织结构设计的影响较小，而项目本身的因素，如规模、所使用的技术、项目团队成员的特点是影响其结构选择的主导因素。3．1规模与结构项目的规模是确定项目团队组织结构的关键要素之一，大量的实证研究说明规模对其结构有着明显的影响作用。通常项目规模越大，项目团队的组织结构就越复杂，对专业化和规范化程度的