致25岁还一无是处的你!

任性、颓废、自私、脑残

娇生惯养,吃不了苦


似乎从出生起,90后就被打上了偏见色彩的标签,


现在90后纷纷迈入社会,本以为可以证实一下......却发现社会真正残酷之处......


“学历不够,没经验,一直跳槽”,反正你没有机会,


“25岁时,你在做什么?”

25岁,薪水普通,存款微不足道,生活充满迷惘。

学历不够,没经验,一直跳槽……


但是看起来不怎么样的25岁

真的一无是处吗?

25岁,在这个花般绽放的年龄,站在天真和成熟的交界处,你需要做的,是静下心来,好好的给自己一次“灵魂”的洗礼

25岁的你,应该好好梳理一次已经过去的人生,按照时间顺序,列一张年度记事表,看看你25岁之前得到了什么,失去了什么,有哪些教训和后悔,当初设立的目标是否已经实现。这将帮助你进一步了解自己,也将更好的鞭策自己。

25岁的你,不要把内心的骄傲摆在脸上。保持内心的骄傲,爱自己,尤其是接受了自己的不完美之后,继续爱自己。同时在脸上留下谦卑,这会让你融入团队,融入生活。

25岁的你,别再相信“永远”,享受当下。“永远”是一个并不存在的词,你现在一定得清楚,当下的快乐才是真实的快乐。

25岁的你,不要为谁轻易改变,也不要试图去改变他人。前半句是因为不做自己终将很惨,后半句是因为你根本做不到。

 

25岁的你,试着欣赏你的对手。之所以能成为对手,至少表明TA和你实力相当。TA还没有被你打倒,TA身上也是具备你所没有的优势。取长补短则是你打败TA的唯一途径。

25岁的你,试着将自己的脆弱隐藏起来。25岁在人前哭,不会再有人为你去争取同情分,只会留下冷漠的旁观者和嘲笑你的敌人。

25岁的你,需要好好整理你的交友圈,把朋友重新分类排列一遍,把交友的门槛抬高,不和你志同道合的人,不拥有至少一项你欣赏的好品质的人,请降级。拥有良好的朋友圈,才是你未来握在手中的强大力量。

25岁的你,不要再被心动的感觉牵着鼻子走。女生总喜欢被感觉冲昏头脑。相对外表和才华,你此时也应该开始考虑个性、家庭、教育背景等因素了。人生最终幸福与否,爱情是基础但不是全部,两个人的互动、思维方式是否同步也至关重要。心动终究会消失,甚至会消失到你怀疑它是否真实地存在过。



 

不怎样的25岁

默默无闻的25岁

谁没有过?

25岁的你真的没有那么糟糕。

信自己,我相信大家,我相信你们!

我们的25岁只是我们的开始,我们可以做得更好!我们一起加油!我们一起努力,我们一起共创未来!

为了自己,为了家人,为了以后。

我们可以做得更好!

这个社会其实可以很简单的!

只要你去发掘,你会发现,原来..

有些事情其实并没什么大不了!

我们一起努力吧!

## 详解 ### 第9题:分析“自尊调查.sav”问卷的内部一致性信度(Cronbach's α 系数)操作步骤 --- #### ✅ **目标说明**: 评估该自尊量表在测量大学生自尊水平时的**内部一致性信度**,即10个题目是否稳定地测量同一个心理构念。常用指标为 **克朗巴赫信度系数(Cronbach's Alpha, α)**。 由于存在反向计分题,必须先进行**重编码**,再计算信度。 --- ### 📌 操作步骤(IBM SPSS) --- ### 🔧 **第一步:打开数据文件** 1. 菜单栏点击:**文件 → 打开 → 数据** 2. 浏览并加载 `"自尊调查.sav"` 3. 确认变量视图中包含 Q1 至 Q10 共10个题目,数值范围为 1~4 --- ### 🔧 **第二步:对反向计分题进行重编码** > 反向计分题:**Q3、Q5、Q9、Q10** 原始赋值: - 1 = 非常符合 - 2 = 符合 - 3 = 不符合 - 4 = 非常不符合 正向化处理原则:将选项倒置,使所有题目的高分都代表“高自尊” | 原始值 | 值 | |--------|------| | 1 | 4 | | 2 | 3 | | 3 | 2 | | 4 | 1 | #### 具体操作: 1. 点击菜单:**转换 → 重编码为不同变量** 2. 将 `Q3` 移入输入变量框 3. 输出变量名称填:`Q3_R`,标签可写“Q3_反向计分后” 4. 点击“旧值和值”按钮: - 旧值 1 → 值 4 - 旧值 2 → 值 3 - 旧值 3 → 值 2 - 旧值 4 → 值 1 5. 点击“继续” → “确定” 6. 对 Q5、Q9、Q10 重复上述步骤,分别生成 `Q5_R`, `Q9_R`, `Q10_R` --- ### 🔧 **第三步:构建正向一致的总分变量(可选)** 1. 菜单栏点击:**转换 → 计算变量** 2. 目标变量:`Total_Score` 3. 数值表达式: ``` Q1 + Q2 + Q3_R + Q4 + Q5_R + Q6 + Q7 + Q8 + Q9_R + Q10_R ``` 4. 点击“确定” > 此步非必需,但可用于后续分析总分分布 --- ### 🔧 **第四步:计算 Cronbach's α 信度系数** 1. 菜单栏点击:**分析 → 规模 → 可靠性分析** 2. 将以下变量全部移入“项目”框: - Q1, Q2, Q3_R, Q4, Q5_R, Q6, Q7, Q8, Q9_R, Q10_R 3. “模型”选择:**Alpha(克朗巴赫)** 4. 点击“统计”按钮,勾选: - 描述(项、尺度、尺度若删除) - 项间相关性矩阵 - 删除项后的刻度 5. 点击“继续” → “确定” --- ### 🔍 **第五步:解读输出结果** SPSS 输出表格: #### **可靠性统计** | Cronbach's Alpha | 基于标准化项的 Alpha | 项数 | |------------------|------------------------|-------| | ? | ? | 10 | - 若 $ \alpha \geq 0.8 $:信度很好 - $ 0.7 \leq \alpha < 0.8 $:信度良好(可接受) - $ 0.6 \leq \alpha < 0.7 $:信度一般 - $ \alpha < 0.6 $:信度不足 #### **项总计统计量表** 查看每道题的“如果项已删除则刻度”中的 α 值: - 若某题删除后 α 明显上升 → 该题可能不一致,考虑剔除或修改 - 同时查看“校正的项总计相关性”:应 $ > 0.3 $ --- ### ✅ 示例结论(假设输出): > Cronbach's α = 0.86,删除任何一项均不会显著提高 α 值,且各题与总分相关良好。 → 表明本次测量具有**较高的内部一致性信度**,说明这10个题目整体上稳定地反映了大学生的自尊水平。 --- ## 知识点 ### 1. 内部一致性信度 反映问卷各题目间的一致程度,Cronbach's α 系数越高(≥0.7),说明测量越可靠。 ### 2. 反向计分题处理 为保证所有题目方向一致,需对反向题重编码,避免信度被人为压低。 ### 3. Cronbach's Alpha 解读 α 值衡量的是“所有题目是否协同测量同一构念”,是心理量表质量的重要评价指标。
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