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1
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。
2
判断:划分必须相称,各子项外延之和等于母项外延。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
3
关于「论证图与复杂论证的拆解」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是论证图与复杂论证的拆解判定过程的关键环节:要区分主论证与辅助论证。
4
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。
5
在学习「概念的内涵与外延」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。内涵是概念所反映对象的特有属性,外延是概念所指对象的范围。
6
在学习「统计指数的编制」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。指数是综合反映多项事物数量变动的相对数,需选择同度量因素与权数。
7
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
8
判断:看到好听的话,先想一想是不是真的。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
9
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。
10
下列表述中,描述的是「显著性水平与 P 值」而不是「单侧检验与双侧检验」的是?
解析:「显著性水平与 P 值」与「单侧检验与双侧检验」同属假设检验,但前者强调: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。
11
判断:四分位距比极差更能反映中间 50% 数据的离散程度。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
12
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
13
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。
14
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
15
关于「变异系数」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是变异系数判定过程的关键环节:适用于均值显著不为零的正值数据。
16
下列关于「抽样框与抽样误差」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:把抽样误差与非抽样误差混在一起谈。正确理解应回到定义——抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
17
在学习「类比推理」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。根据两个对象在某些属性上相同或相似,推出它们在其它的属性上也相同或相似。
18
「数据收集中的偏差」的正确含义是?
解析:「数据收集中的偏差」指的是:常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
19
判断:本事是练出来的,练得越多越熟。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
20
判断:同一次划分必须按同一标准进行,各子项不得交叉重叠。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
21
在学习「假设检验的常见误用」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。
22
下列关于「变量与数据类型」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:把编号当作数量,对编码求平均。正确理解应回到定义——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。
23
在实际场景中使用「规则是什么」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住规则是什么的判断依据:规则让游戏能玩得下去。
24
在学习「频数分布与分组」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。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
25
在实际场景中使用「一直问下去」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住一直问下去的判断依据:新问题不是坏事情。
26
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。
27
「什么是公平」的正确含义是?
解析:「什么是公平」指的是:公平就是一样的事,用一样的办法对待每个人。
28
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。
29
在学习「大家会互相影响」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。身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
30
判断:完全归纳推理考察了一类的全部对象,其结论是必然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
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