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1
判断：定义项与被定义项的外延必须相称，不得过宽也不得过窄。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
2
判断：你可以说出自己喜欢什么，不喜欢什么。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
3
判断：同一律要求在同一思维过程中，概念与命题必须保持自身的确定性。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
4
判断：有情绪不代表做错事，怎样表达才分对错。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
5
下列关于「什么是事实」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：把自己想象的画面当成事实。正确理解应回到定义——事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
6
下列关于「形式有效与内容真实」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：把「有效」与「真实」当成同一件事。正确理解应回到定义——形式有效指前提真时结论必然真；内容真实指命题与事实相符。二者是不同层面的评价。
7
判断：一件事发生前，常常有让它发生的原因。（　）
解析：这一表述符合原因和结果的基本原理。
8
在学习「我的名字」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。名字是别人叫我的称呼，也是我自己的一个小标记。
9
下面关于「标准正态分布与标准化」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「标准正态分布与标准化」的定义。把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
10
判断：标准差与原始数据同量纲，变异系数才可用于不同量纲间的比较。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
11
关于「什么是选择」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是什么是选择判定过程的关键环节：选了就要去做。
12
关于「数据清洗与整理」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是数据清洗与整理判定过程的关键环节：异常值要判断是错误还是真实极值。
13
「形式有效与内容真实」的正确含义是？
解析：「形式有效与内容真实」指的是：形式有效指前提真时结论必然真；内容真实指命题与事实相符。二者是不同层面的评价。
14
关于「分得一样多」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是分得一样多判定过程的关键环节：有人多拿了，就有人会少。
15
在学习「别人为什么这样做」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。每个人做事，背后常常有自己的理由。
16
关于「卡方检验」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是卡方检验判定过程的关键环节：一般要求各格期望频数不小于 5。
17
下面关于「大家会互相影响」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「大家会互相影响」的定义。身边的人做什么，我们的想法常常跟着变。
18
在学习「有没有证据」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。光有说法不够，最好有看得见的证据。
19
判断：多换几种感觉一起去了解，结果会更准。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
20
关于「遇到不公平」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是遇到不公平判定过程的关键环节：可以找大人一起想办法。
21
判断：做错的题最值得再看一遍。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
22
在学习「和别人比较」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。比较能看出差距，但不用把差距说成自己不行。
23
在学习「词项间的五种关系」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。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。
24
下列关于「忘记很正常」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：忘了一点就觉得自己很失败。正确理解应回到定义——学过的东西会慢慢变淡，这是大家都有的情况。
25
关于「大胆提问」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是大胆提问判定过程的关键环节：提问不丢人，很多人也想问。
26
判断：统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
27
下列表述中，描述的是「标准正态分布与标准化」而不是「抽样分布 t / 卡方 / F」的是？
解析：「标准正态分布与标准化」与「抽样分布 t / 卡方 / F」同属概率分布，但前者强调：把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
28
在学习「长大需要时间」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。小苗、小猫和我们，都要一天一天慢慢长大。
29
在学习「形式化方法」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。用人工符号把自然语言中的推理结构翻译出来，以便精确检验其有效性。
30
在学习「全概率公式」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。若完备事件组划分样本空间，则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
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