3
下列关于「原假设与备择假设」的说法中，属于常见错误的是？
解析：这是初学者最常犯的错误：为了得到显著结果而反复更换原假设。正确理解应回到定义——原假设通常表示差异不存在或维持现状，备择假设是希望被证实的结论。
4
在学习「分类变量与虚拟变量」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？
解析：这是典型的误解。把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
5
下列表述中，描述的是「假设检验的常见误用」而不是「原假设与备择假设」的是？
解析：「假设检验的常见误用」与「原假设与备择假设」同属假设检验，但前者强调：把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
6
下列表述中，描述的是「回归的拟合优度与残差诊断」而不是「多元线性回归」的是？
解析：「回归的拟合优度与残差诊断」与「多元线性回归」同属相关与回归，但前者强调：决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。
10
下列关于「图形选择的基本原则」的说法中，属于常见错误的是？
解析：这是初学者最常犯的错误：所有数据都用饼图表达。正确理解应回到定义——图形选择取决于数据类型与分析目的。