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1
在学习「辩证思维与形式逻辑的关系」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。形式逻辑保证思维不发生自相矛盾；辩证思维则进一步考察对象的运动、变化与内在矛盾。
2
在学习「逆向思维与思维定势」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。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案，用以突破思维定势。
3
关于「难过要有人陪」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是难过要有人陪判定过程的关键环节：告诉家人或朋友发生了什么。
4
在学习「优点和不擅长」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。每个人都有做得好的地方，也有不太顺的地方。
5
在实际场景中使用「联言命题及其真值」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住联言命题及其真值的判断依据：只有所有支命题都真，整个联言命题才真。
6
在学习「一起做事要商量」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。几个人一起做事，先把规则和分工说清楚。
7
下面关于「有没有证据」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「有没有证据」的定义。光有说法不够，最好有看得见的证据。
8
在学习「给记忆找线索」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。想起一个线索，整件事就容易跟着回来。
9
在学习「谬误的识别与反驳」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。识别谬误要分清论题、论据与论证方式，再判断错误出在哪一环。
10
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。
11
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。
12
判断：充分条件假言命题只有在「前件真而后件假」时才为假。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
13
在学习「单样本均值的 t 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。总体方差未知且样本较小时，用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
14
下列关于「排中律」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「两个都不对」一律当成违反排中律，忽略了反对关系可以有第三可能。正确理解应回到定义——两个互相矛盾的命题必有一个为真，没有第三种可能。
15
下面关于「抽样分布」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「抽样分布」的定义。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
16
下面关于「什么是猜测」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「什么是猜测」的定义。猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
17
下面关于「什么是选择」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「什么是选择」的定义。选择就是在几个办法里挑一个去做。
18
判断：专心地看，认真地听，常常能发现更多美。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
19
下列关于「相关分析的方法与陷阱」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：不画散点图就报告相关系数。正确理解应回到定义——相关分析需结合散点图判断形态，警惕离群点与虚假相关。
20
下面关于「谬误的分类」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「谬误的分类」的定义。谬误可分为形式谬误与非形式谬误两大类，后者又分语义、关联、预设和归纳几种。
21
在实际场景中使用「真值表与重言式」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住真值表与重言式的判断依据：n 个支命题需要 2 的 n 次方行。
22
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。
23
判断：定义项不能直接或间接包含被定义项，否则属于循环定义。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
24
判断：反驳可以从论题、论据、论证方式三个方向入手。（　）
解析：这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
25
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
26
在实际场景中使用「系统思维与整体性」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住系统思维与整体性的判断依据：整体大于部分之和，可能出现涌现性质。
27
判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
28
在学习「心情会过去」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。难受的感觉通常会随时间慢慢变轻。
29
关于「测量尺度」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是测量尺度判定过程的关键环节：定序尺度：可比较大小。
30
下列关于「数据清洗与整理」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：把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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