实训心得体会(汇编15篇)
我们有一些启发后，可以将其记录在心得体会中，这样就可以总结出具体的经验和想法。那么心得体会怎么写才能感染读者呢？下面是小编为大家整理的实训心得体会，希望能够帮助到大家。
实训心得体会1时间过得很快，两周就这样过去了，回想这一周的学习、生活，还是有很多感受。
两位学员的离开让人难以置信，一直以为我们这十四个人会一起共同度过这一个月，但是梁老师和秦老师的突然离开，还是有点遗憾。两周的时间，虽然没有和两位老师有太多的交流，但梁老师的认真、负责，秦老师的沉默、好学，都在我的心里留下了很深的印象。感谢每一个人，都让我看到了学习的地方，也让我有了成长的机会。
本周的收获主要是以下几点：
第一、及时总结，学会总结
周六、周日孩子们捡瓶子的故事，林老师在周一上午用了大半的时间很迅速地来总结孩子们的表现，并且大方的给予奖励或提醒，点评活动中的每一个细节，做得好或不好的，让好几个孩子一下子从“大负翁”变成“大富翁”。这种及时的鼓励以及班币带来的心理落差给了孩子们极强的抗挫能力，这让他们在以后的路上，面对问题时，也能够积极向上，乐观面对。
书法课、数学课、经典学习，每一节课后，林老师总是能够及时总结发现孩子们在课堂上的表现，一奖一罚，一切看态度而定。有问题及时纠正，培养好习惯，关注细节，从小事抓起，做真正的素质教育。
第二、伏羲娃娃学习能力和接受能力
周五进行“六一”三节连庆活动的汇演，但是在这里两周的时间，我们只偶尔地看到几次节目排练，还是在艺术课时间，但是伏羲班的孩子们呈现出来的表演效果是出乎意料的好。节目整体的整齐度、与音乐的和谐、各个之间的默契配合，都让人惊叹！这是伏羲娃娃们的学习能力，四个节目，大部分孩子都有上台机会，除了一些习惯不好，不认真学习的，这就是好习惯就有好机会，没有好习惯就没有好机会，平时的表现决定了他们是否有机会上台，所以可以看出每一个人都是卯足了劲。
道具、音乐的紧急加入，孩子们也能够配合得很好，在舞台上熠熠生辉，精气神全都展现出来了。而这些都要归功于平时的习惯的培养，如果没有平时的积累和不断地磨练，就不会有这么好的效果。
第三、学会放手，接受孩子乱的状态
我们通常以成人的思维去看孩子，去看待事情，所以通常我们也不能容忍孩子的乱。就像本周的书法课，课前准备这一环节，拿“笔墨纸砚”文房四宝的时候，孩子们在那里也没有好好排队，互相推搡。放置文房四宝的地方，在孩子们拿完以后就像台风过境，一片狼藉，但是在整个过程中，林老师没有说一句话，家长们也没有提醒一句，可见家长和老师的接受度。要是这样的事情发生在我们身上，肯定会忍不住提醒、批评，但是林老师只是在整个过程结束后总结，并重新来过，磨孩子。
下午孩子们就想出了办法去解决问题，将每个墨盒都标号，按学号顺序摆放。是的，就像林老师说的：“孩子最乱最放松的时候就是自己想办法解决问题的时候”，我们要学会接受孩子乱的状态，给他们自己成长的机会。
第四、做人、做事、学习，用心
上一周，认清每个孩子的作业，很用心地完成了，认识了每一个孩子，也大致了解一些孩子。但是这周拼名字的作业就完全是太放松自己了，做事不用心，态度有问题，在发现自己找到字以后就没有再考虑后续问题，得过且过的心态太要不得，自己不会做的，也不懂得借助别人的能量，死要面子活受罪，不能接受也不敢暴露自己的“不会”，心不到，做事的结果不言而喻，没有做好。
第五、坦然接受当下的不足
我们在很多时候都不敢面对自己的问题，尤其是面对孩子的时候，“知之为知之，不知为不知，是知也”，这一点也是无法接受自己的不足。林老师在给孩子们讲写字的笔画顺序的时候，碰到自己也不确定的，会很明确的告诉孩子，老师也不知道，回去查查再说。
反思自己，是否敢于明确的告诉孩子老师也不知道呢？这也是需要勇气的，这才是自信的表现，是的，面子问题影响自己突破和成长，说到底，还是自己的境界没有达到“无我”，这是需要很长时间去修炼的。
第六、懂得自我总结很重要
我一直觉得自己很不会学习，只是一味地看表面现象。这一周的学习好像已经进入了倦怠期和瓶颈期，每天死板地学习，又不知道自己在总结什么，心得写得也很表面化，学到的东西也是似懂非懂。现在自己的自我总结还是没有深入内心，却又不知从何入手，林老师讲“懂得自我总结很重要”，现在自己还是没有到真正“懂”的层次，一直低空徘徊。“入心”还是没有做到。
培训还在继续，学习也在一步步地深入，期待成长与蜕变。
实训心得体会2八月的陇县，虽有骄阳却显得并不那么炙烤，时不时的微风轻轻吹拂，抚摸着我的脸;八月的陇县，虽有不期而至的风却显得并不那么急躁，偶尔下的急却让人舒服……八月的陇县，让人觉得很可爱。
接到分公司通知的第三天，我就收拾行囊，踏上了去宝鸡的征程，一路风尘仆仆。历时两个小时，终于来到了宝鸡分公司。有些许好奇，但新鲜感更多，还没来得及好好感受，接下来就是急匆匆地办理入职、填写资料，时间一晃而过到了饭点，吃了职工餐厅可口的饭菜，心满意足。终于在下午，来到了陇县管理所。在这里，开始了我接下来的实习生活。
时间说快也快，一晃眼已经是来到陇县的第二周。每天的实习安排十分充实，每天都在学习新的知识，如安全生产管理、收费业务知识、车道实操等等，都是我以前未曾接触到的，就像是打开了新世界的大门。我一步一步摸索，却不会感到惶恐，因为我前行的每一步，都不是我孤身一人。陇县所韩磊主任全程负责我们的实习安排，每天都有具体的学习任务，看得见。同事姜立梅姐姐对我讲述她的经验，没有丝毫的保留，她告诉我如何去适应，如何顺利实现从校园人到职场人的身份转变，在她的身上，我感受到了阳光、朝气，更让我明白，什么叫做未来可期、韶华不负。在具体的车道实操过程中，有班长的讲解，有收费员姐姐们手把手的指导，因为从前都是司乘人员，如今身份转换，我成为了为司乘人员安全出行服务的一员，难免内心比较紧张，手忙脚乱，会有出错。但同事从来不斥责我们，一遍遍地轻诉别紧张，慢慢来，在经过一次又一次的实操后。我也可以比较熟练地发卡、收费，也可以很大方地向司乘人员说您好，说再见!学习路上的引路人还有很多，有刚开始来欢迎我们的领导们，还有带我们熟悉环境的玲姐，还有赶在我们来之前便帮我们置办好一切物品的雯姐，还有很多很多人，虽然我一时半会还记不住他们的名字、可爱的笑脸，但来日方长，时间还很多。
实习还在继续，未接触到的领域还在接着学习。其实，从一开始并不是很明白为什么让我们去各个科室都实习，但随着实习一天天的过去，我渐渐明白了，虽然我们身处不同的岗位，但每个岗位都如同螺丝钉，缺一不可，现在熟悉的这些业务，都是为以后 ……此处隐藏20037个字……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。
