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1
在学习「简单枚举归纳推理」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。只考察一类中的部分对象，未遇反例便作出一般性结论的推理。
2
关于「时间一直往前」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是时间一直往前判定过程的关键环节：今天过了就是明天。
3
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在，单侧检验关注差异的方向。
4
判断：记住东西要先弄懂它，再想办法把它留下来。（　）
解析：这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
5
在学习「同一律」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。在同一思维过程中，每一概念或命题必须保持确定的内容，A 就是 A。
6
在学习「显著性水平与 P 值」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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
7
「分心从哪里来」的正确含义是？
解析：「分心从哪里来」指的是：身边的声音、玩具和自己的想法都会把注意力带走。
8
在实际场景中使用「周延性」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住周延性的判断依据：全称命题主项周延，特称命题主项不周延。
9
「问清楚关键的地方」的正确含义是？
解析：「问清楚关键的地方」指的是：问问题要问到最想知道的那一点。
10
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
11
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
12
判断：抽样框是抽样单元的名单，抽样框不完整会直接导致样本有偏。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
13
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
14
在学习「别怕说不」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。不想买、不想信的时候，可以礼貌地说不。
15
下面关于「泊松分布」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「泊松分布」的定义。描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
16
判断：形式谬误是推理形式本身无效，如由肯定后件推出肯定前件。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
17
判断：大家都做一件事，不代表这件事就是对的。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
18
在学习「先后不等于因果」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。一件事在前，一件事在后，不一定有联系。
19
判断：想清楚自己最想要的是什么，才好做选择。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
20
下列表述中，描述的是「词项间的五种关系」而不是「定义的结构与方法」的是？
解析：「词项间的五种关系」与「定义的结构与方法」同属概念、词项与定义，但前者强调：两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
21
在学习「变量与数据类型」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。变量是说明现象某种特征的概念，按取值可分定性变量与定量变量。
22
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下，等那股劲过去一些再处理事情。
23
判断：相关系数的取值范围为负一到正一，符号表示方向、绝对值表示强度。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
24
在学习「条形图与直方图」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。条形图用条形长度表示定类数据的频数；直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
25
下列关于「求同法与求异法」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：在求同法中忽略了隐藏的共同因素。正确理解应回到定义——求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况；求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
26
关于「好好去听」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是好好去听判定过程的关键环节：同一个声音，安静时更好听。
27
在实际场景中使用「别急着下结论」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住别急着下结论的判断依据：多等一等，看看还有没有新情况。
28
下列表述中，描述的是「排队和轮流」而不是「一起商量」的是？
解析：「排队和轮流」与「一起商量」同属公平与规则，但前者强调：排队是后来的排在后面，轮流是一个一个来。
29
下面关于「统计调查的方式」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「统计调查的方式」的定义。常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
30
判断：拉氏指数用基期数量加权，派氏指数用报告期数量加权。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
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