開展期待管理方法
期待管理方法是圍繞你日常生活的一件事，下列的方法可參照：
1.常常查驗自身的預估是啥，拿一張紙，常常寫一下。
2.測算依賴度。
Happy
依賴＝結果－較為
「較為」，針對一個女生而言，分2個層面：
1.豎向較為
便是跟自身以往的在歷史上的相處工作經驗，例如以往追你的男生是什麼樣子，你能不由自主地拿他跟後邊如今的男朋友較為。
這個是女孩常常犯的一個不正確，就無論和什麼男生在一起，很有可能會講出「以往那一個男生想要等着我一小時，如今我的男朋友為什麼沒有等着我。」那樣的話，為自己導致一個心理狀態起伏。
實際上你想一想，為何他如今不象前男友那般想要等着你一小時？
由於伴隨着時間的變化，有可能你早已並不是當時那個你。或是更槽糕的是，有可能別人對你的精準定位是短擇。
簡單一點而言，比如哪一個富二代追你一下，他很有可能僅僅想跟你玩一玩，別人不容易跟你結婚。
那麼，你怎麼可以去把一個沒有誠心結婚對象的個人行為用來跟你如今的男朋友比？
你怎麼可以把他人一時的這類追求完美，用來與他人長期的追求完美去做比較呢？
因此 你始終不應該拿前男友來跟如今的他一概而論。
2.橫着的較為
你拿他與好閨蜜的男朋友對比。
你一直在他眼前千萬別說些什麼「哎為何，憑啥我的那一個好閨蜜，她的男朋友給她買一輛車，買來個房屋……」
那我想問，那為何你沒去跟好閨蜜的男生在一起？
因此 你來開展橫向比較是沒有大道理的，你怎麼不跟范爺比一下？
實際上人會有的情況下是很蠻不講理，你只有在一個有效的範疇去較為。
什麼是：依賴＝結果－較為？
便是當一個人能做比較的水準越高的情況下，你的依賴性就越小。
潛在性找對象目標：也就是你的橫向比較。
這兒專指的是如今已經追你的別人，或如今有可能跟你在一起的人。
這些人決策了你的橫向比較水準，而這類潛在性的水準的較為值越高，也就證實潛在性追你的人越多，那麼你對如今的這一段關係就會越不依賴。
期待管理方法終歸而言實際上只在講2個指標值，滿意度和依賴度。
情侶的4種關係
兩人關係一共分四種：
1.第一種是最槽糕的，便是彼此彼此之間不滿意，都不依賴。
這類就是分手就分手，是尤其不穩定的關係。
2.第二種是彼此較為滿意，可是相互之間不依賴。
例如明星夫婦、佳人才子，由於彼此之間全是使用價值很高，因此 彼此之間相互之間依賴度不高，常常不太平穩。
3.第三種便是相互之間依賴可是不滿意另一方的。
例如許多每天打架鬥毆爭吵的夫婦依然在一起。
由於她們儘管不滿意，可是又沒有更強的挑選，因此 離不開。
4.彼此彼此之間滿意又相互之間依賴的，它是最好是的狀況。
這類依賴於2個層面的勤奮：
第一個層面的勤奮是，根據你的勤奮，結果超過了另一方的預估。
此外一方面因為你的勤奮，自始至終讓彼此彼此之間忠實於這一段關係，而且壓抑感或減少了較為水準。大家都學會放下武器裝備了，彼此之間友誼。
期待見到這篇手記的同學們可以掌握一段彼此彼此之間滿意又相互之間依賴的關係，這就是極致關係的密秘。
期待大家每一個人都能夠得到這一份極致關係的密秘，不但運營你要的談戀愛，也是給你邁進下一步的婚後生活和美滿幸福的人生道路做準備，期待對您有協助。
Happy
什麼叫期待管理方法
一段長期性關係如同進到一個長期性的婚姻生活，就算就是你如今只在談戀愛當中，你也務必要搞搞清楚倆件事兒：
1.滿意度。
簡單地說便是在一段關係裡邊,你是不是覺得高興。
如果你跟一個男生在一起的情況下，大家2個中間的情感可否使你滿意，大家在一起的情況下是不是經歷許多高興的時刻這些。
2.穩定性、依賴度。
依賴度表明一段關係是不是平穩，就是他有沒有依賴於你與這一段關係。
滿意水平決策了一段關係的深層，而依賴度決策了一段關係的抗壓強度，關係到這一構造是不是平穩。
大家以第一個一部分先進行，滿意度最簡單的叫法便是你是不是覺得高興。
那麼這一滿意水平應當怎樣來測算呢？
實際上滿意水平非常簡單，大伙兒要記牢一個最基礎的公式計算：
滿意度＝結果－預估
舉一個事例，假定今天七夕節，你與男朋友夜裡約了今晚一起吃飯。夜裡用餐他發生的情況下，你心裡毫無疑問隱隱約約期待他能讓你產生一點意外驚喜。
因此 假如你希望他帶上一束花發生，結果是他並沒有。
這一便是：滿意度＝結果－預估。
如果你是那一個男生，那怎樣去提高這裡邊的滿意度呢？你怎樣讓女生滿意呢？
你很有可能會不但拿花，還加其他物品做為禮品。
如何提高滿意度
這一公式計算一共有2個視角能夠去改進滿意水平：
1.提高事兒的結果
如同你剛所感的那般，你不但應當帶了花，還送了個禮品。
那樣做得話，你也就超過了她的希望。
因此 男生提高結果的方式 便是：我帶束花發生，帶大量的禮品發生。
這也就可以提高滿意度了。
評論列表
這個真的給我們很多幫助，特別是對愛情懵懂無知的年紀，可以讓我們有一個正確的方向
發了正能量的信息了 還是不回怎麼辦呢？
如果發信息，對方就是不回復，還不刪微信怎麼挽回？
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