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每件產品皆通過設計師對品質與美感的最高要求成為打造完美空間最重要的基礎，集結各領域頂尖人才的團隊，密切掌握時尚前線動態

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女人出軌對男人堪比后院起火，其實男人完全可以避免悲劇的發生，前提是男人不能諱疾忌醫，否則會讓婚姻的小問題演變成大毛病，直到婚姻病入膏肓，話又說回來，婚姻是輛車，結婚證就是駕駛證，男人就是司機，男人只要遵守交通規則以及交通法，外加小心謹慎駕駛，遇到危險及時避讓，長此以往既不會脫軌又不會拋錨，想必車輛會安穩地到達白頭偕老的終點，為了助男人開好車，防止意外情況的發生，以下杜絕女人出軌的四個方法還望你銘記于心，到時結合實際女人對號入座加以運用，女人將會在天長日久的歲月安分守已，讓你沒有后顧之憂。一、息事寧人男人和女人居家過日子，男人要彰顯自己寬廣的胸襟，爭取將大事化小，小事化無，該忍就忍，該讓就讓，不要跟女人一般見識，男人力爭將大男人精神保留，將大男子主義剔除，在修身的基礎之上齊家，只要婚姻關系不出現裂縫，其他心懷不軌的男人將無法見縫插針，即使發生不可避免的冷戰和熱戰也要速戰速決，如若打持久戰將會消耗掉感情基礎，隨之夫妻感情就會每況愈下，待到夫妻感情外強中干之時就是心懷不軌的男人趁虛而入之日。二、強身健體男人和女人的生理構造不同，需求自然而然不同，在女人的生理能力走上坡路，恰好男人的生理走下坡路，極易導致女人曠日持久的寂寞和孤獨，女人深感欲壑難填，男人深感力不從心，男人和女人通常會不歡而散，正因為如此，男人要強身健體，即使是家常便飯，只要一日三餐或少食多餐，女人將會對其它美味佳肴失去食欲，待到女人心滿意足之時就是女人徹底打消出軌念頭之日，根除婚外情的隱患需要釜底抽薪，既要治標又要治本。三、憐香惜玉男人對待女人要憐香惜玉，不能以戀愛大功告成做為憐香惜玉的終點，理應以結婚做為憐香惜玉新的起點，天長日久的體貼呵護女人，讓女人找不到背叛你的理由和借口，關鍵在于籠絡住女人心，畢竟得人心者得天下，何愁罩不住自己的女人？如若女人對你心灰意冷，即使你監視以及跟蹤她，女人也會找到出軌的可乘之機，但凡女人心離開男人，女人將會被其他心懷不軌的男人無孔不入，總而言之，女人不出軌的理由一個足矣，女人出軌的借口會層出不窮，女人心若傾向于出軌，將會出現野火燒不盡，春風吹又生的現象。四、情有獨鐘男人對待女人要情有獨鐘，此生今世唯獨愛自己的結發妻子，男人不僅說到，而且會做到，進而爭取做到更好，男人以身作則，不會做出朝秦暮楚以及腳踏兩只船的事情，即使心懷不軌的女人勾引自己，男人也會經得住誘惑，親手打破女追男隔層紗的魔咒，讓心懷不軌的女人即使翻山越嶺也徒勞無功，長此以往女人會將心比心，何況男人將全部的精力用于澆灌和滋潤自己，女人會生在福中知福，或許是人與群聚，物以類分的緣故，男人是什么樣子，女人自然而然被同化成什么樣子，正所謂：近朱者赤，近墨者黑。

人生沒有過不去的坎，只有過不去的人。/(美文/) 有些事弄不懂，就不去懂；有些人猜不透，就不去猜；有些理兒想不通，就不去想。 把不愉快的過往，在無人的角落，折疊收藏。 順其自然，是對待人生最好的方法 人生就是一場經歷，一場歷練 懷有一顆平常心，平淡地看待世間的萬事萬物 豁達地面對人生的得失，放開欲望之手，讓幸福輕松到來。 生活只需要擁有一份恬淡平和的心情，一顆自由的心，一份簡單細致人生態度。/(美文/)

在進行問卷研究時，特別是問卷中有非常多的量表題時，量表設計是否合適，量表設置有效嗎？如同信度一樣，這是非常重要的問題。如果量表設計不合理，基于此量表的數據也會受到置疑。接下來闡述效度分析（上一篇文章闡述信度分析），以及效度分析時的操作方法，如何解決出現的問題等。本書中使用的較多內容參考于“問卷數據分析-破解SPSS的六類分析思路”一書，以及使用網頁版本在線spss軟件spssau進行操作說明等。效度分析，簡單來說就是量表設計的有效性情況，其可分為三類，分別是：內容效度、結構效度和效標效度，建議研究人員使用內容效度和結構效度對問卷進行效度質量衡量。/(1/) 內容效度。內容效度是指問卷題項對相關概念測量的適用性情況，簡單來講即題項設計合理性情況。內容效度可以從兩個方面進行說明，第一是專家判斷，專家具有權威性，因此專家對問卷進行判斷并得出肯定結論后也即說明問卷具有有效性，此處專家是指行業內專家，或者參考文獻，也或者權威來源等。第二為問卷前測結果，通過對問卷前測并結合結果進行題項的修正等工作以充分說明問卷的有效性。在具體分析過程中，內容效度通常是指研究題項的設計是否具有參考文獻出處，是否有經過老師/(專家/)的認可，以及是否得到同專業相關人員比如同學的認可等。以及研究人員是否對問卷進行修正工作，比如對問卷進行前測后發現問題，并做出修正工作。內容效度是通過文字性進行描述說明，而并非統計軟件進行的統計方法，對于問卷研究來講，基本上均需要進行內容效度說明。/(2/) 結構效度。結構效度指測量題項與測量維度之間的對應關系，其測量方法有兩種，一種是探索性因子分析，另外一種是驗證性因子分析。探索性因子分析是當前使用最為廣泛的結構效度測量方法，此方法可以使用SPSS客戶端或者在線網頁版SPSS SPSSAU實現。使用探索性因子分析進行效度驗證時，應該以量表為準，對變量或者量表分別進行分析。使用探索性因子分析進行效度驗證時，首先需要對KMO值進行說明/(最為簡單的效度驗證是直接對每個變量進行探索性因子分析，并且通過KMO值進行判斷，勿需判斷題項與因子對應關系情況等，此種判斷方法過于簡單，使用較少/)，KMO值指標的常見標準是大于0.6，接著具體說明提取的因子數量，每個因子的方差解釋率，總共方差解釋率值，并且詳細描述各個題項與因子的對應關系，如果對應關系與預期相符/(專業知識預期一致/)，則說明有著良好的結構效度。使用探索性因子分析進行效度驗證時，很可能會涉及題項刪除，刪除掉對應關系與預期不一致的題項，或者刪除掉因子載荷系數值較低的題項等。驗證性因子分析則需要使用AMOS或者LISREL等結構方程模型軟件進行測量，其對問卷量表質量，以及樣本量和樣本質量均有著較高的要求，如果量表質量并非特別高，以及樣本量較低/(低于200/)時，驗證性因子分析進行結構效度測量很難達標，驗證性因子分析不在本書討論范疇。正常情況下，針對量表數據的效度分析，均需要使用探索性因子分析進行效度的驗證說明，并且配合內容效度進行綜合分析。而驗證性因子分析的使用，相對會非常少。/(3/) 效標效度。如果以前有一份權威且標準的量表數據，現在依舊使用該量表進行研究，并且收集回來一份數據。以前權威標準數據作為標準，當前數據與前一份數據之間進行相關分析，如果說相關系數值較高，則說明效標效度良好。效標效度使用頻數非常低，通常會出現在中學考試量表研究中，本文不詳述。關于效度分析的操作上，以網頁在線版本SPSS軟件SPSSAU為便，總共僅兩個步驟，將分析項拖拽到右側，設置維度個數，點擊開始效度分析，即生成得到結果。· 拖拽分析項到右側：如果量表有20個題則同時放入20個題；【切記一定是量表題目】· 設置維度個數：如果20個量表題對應4個維度則設置為4；【只有自己才知道應該分為幾個維度】點擊分析得到結果如下，包括表格和智能分析。SPSSAU生成的結果為規范表格，表格中包括有意義指標比如：KMO值，巴特球形檢驗，特征根，方差解釋率值，累積方差解釋率值，因子載荷系數值，共同度值。接下來一 一闡述。· KMO值：如果此值高于0.8，則說明效度高；如果此值介于0.7~0.8之間，則說明效度較好；如果此值介于0.6~0.7，則說明效度可接受，如果此值小于0.6，說明效度不佳· 巴特球形檢驗：其對應巴特球形值，對應P值一定需要小于0.05，這樣才能說明通過巴特球形檢驗· 特征根：此值是判斷因子（維度）個數的標準的信息量，由于已經設置好因子（維度）個數，因而此值意義較小可忽略；· 方差解釋率值：代表各維度可解釋整體量表的信息量；· 累積方差解釋率值：所有維度可解釋整體量表的信息量；· 因子載荷系數值：分析項與維度之間的相關關系情況；此值非常非常重要，可用于判斷分析項與維度的對應關系情況，下述會有說明；· 共同度值：分析項可以被提取出的信息量情況，比如為0.617，可以理解為該項有61.7/%的信息可被最終提取出來。接下來進行分析的詳細闡述，首先說下SPSSAU默認提供的智能文字分析：SPSSAU中的智能分析只能對基本指標的情況進行分析，但需要特別注意的一點，效度分析最關鍵也是最實質的分析點在于：分析項與因子/(維度）的對應關系情況，如果對應關系情況良好，一切都迎刃而解，如果對應關系出現偏差，需要進行題項刪除處理并且重復多次進行分析。關于分析項與因子（維度）的對應有關系上，某分析項 對應因子載荷系數值絕對值大于0.4時，則認為該分析項 應該屬于對應的因子（維度）；但會出現以下兩種情況的問題：1. 分析項與因子（維度）對應關系出錯2. 分析項與多個因子（維度）建立對應關系此兩種情況是最為常見也是最麻煩的兩種問題，在下面會逐一闡述效度不達標的情況有很多種，概括起來大概如下幾類：1. KMO值或者沒有通過巴特球形檢驗2. 分析項與因子（維度）對應關系出錯3. 分析項與多個因子（維度）建立對應關系4. 分析項沒有和任何因子（維度）建立對應關系5. 1個因子僅對應1個分析項6. 無論如何，因子（維度）與分析項間的對應關系情況，均與預期不符上述五類情況的解決辦法逐一說明如下：· KMO值或者沒有通過巴特球形檢驗KMO值最容易達標，巴特球形檢驗也非常容易達標。如果僅2個量表分析項，那么KMO值一定為0.5，因而不遵從0.6以上的判斷標準。如果KMO和巴特球形檢驗這兩項均不達標，建議直接放棄結構效度，最基礎的指標都不滿足，實在太糟糕的數據，直接使用內容效度即可。· 分析項與因子（維度）對應關系出錯對應關系出錯，這稱作‘張冠李戴’現象。出現這類情況，需要將對應關系出錯的分析項刪除掉，然后再次進行分析。而且一定需要盡早刪除，對應關系出現偏差錯誤是無法接受的。· 分析項與多個因子（維度）建立對應關系一個分析項與多個因子（維度）有對應關系，此類情況稱作‘糾纏不清’，如果此類現象不嚴重，可考慮暫不處理，在多次分析刪除項后再看情況而定。一般不處理‘糾纏不清’現象也可以接受。· 分析項沒有和任何因子（維度）建立對應關系一個分析項與任何因子都沒有對應關系，該分析項沒有任何存在的意義直接刪除后再次進行分析。· 1個因子僅對應1個分析項如果1個因子僅對應1項，這是比較糟糕的，正常情況下，1個因子（維度）應該對應至少2項，出現此類情況，建議可直接將該項進行刪除，然后在分析時描述說明清楚。· 無論如何，因子（維度）與分析項間的對應關系情況，均與預期不符有時候無論如何處理，分析項與因子（維度）對應關系均有問題，出現此類問題時，依舊是由于量表質量差所致，也有可能是樣本量太少的緣故。可考慮將量表拆分成多個維度，分別進行多次因子分析，每次設置因子個數為1。在進行效度分析時，如果說確實是量表且有參考依據，而且數據真實。但有兩種情況是需要提前注意：1. 不知道量表數據才能進行效度分析。這種情況最糟糕后續是無法進行分析的。2. 量表數據自己亂設計，量表是相對規范的一種測量題項，需要有較強的參考文獻，而且一個維度對應的量表要來自于同一個參考出處。

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