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1
在学习「听错和听不清」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。声音太轻、太吵，或者离得太远，就容易听错。
2
判断：好奇是每个人天生就有的，不是只有聪明的人才有的。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
3
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。
4
在学习「箱线图」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。箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成，并可标出异常值。
5
下列关于「换位想一想」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：换位就是完全同意对方。正确理解应回到定义——换位就是想一想，如果是别人会怎么想。
6
在学习「数学期望与方差」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。期望是随机变量取值的加权平均，方差是偏离期望程度的度量。
7
「完全归纳推理」的正确含义是？
解析：「完全归纳推理」指的是：考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
8
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。
9
判断：求同法通过不同场合中唯一相同的先行情况来确定因果联系。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
10
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。
11
下面关于「一直问下去」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「一直问下去」的定义。一个答案常常会带出新的问题，可以一直问下去。
12
判断：样本量很大时，极小的实际差异也可能得到很小的 P 值。（　）
解析：P 值同时受效应量与样本量影响。样本量足够大时标准误很小，即使差异在实际意义上微不足道，也可能达到统计显著。
13
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。
14
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
15
在学习「难过要有人陪」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。难过时找人说说，会好受很多。
16
「问卷设计的要点」的正确含义是？
解析：「问卷设计的要点」指的是：问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
17
下列表述中，描述的是「什么是好问题」而不是「带着好奇去提问」的是？
解析：「什么是好问题」与「带着好奇去提问」同属会提好问题，但前者强调：好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
18
在实际场景中使用「好奇是什么」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住好奇是什么的判断依据：好奇让你想去看看、摸摸、问问。
19
关于「先难后易」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是先难后易判定过程的关键环节：难的做完，简单的会更快。
20
在学习「理解不等于同意」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。懂得别人怎么想，不代表要照着做。
21
判断：好奇是每个人天生就有的，不是只有聪明的人才有的。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
22
在学习「二难推理、归谬法与反证法」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。二难推理由两个假言前提和一个选言前提构成；归谬法与反证法都是间接推出结论的经典形式。
23
下列关于「抽样分布」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：把单个样本的分布当作抽样分布。正确理解应回到定义——样本统计量的概率分布称为抽样分布。
24
判断：决定系数等于相关系数的平方，表示自变量解释的变异比例。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
25
判断：多听几种说法，事情会看得更全。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
26
在学习「卡方检验」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。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
27
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。
28
下面关于「什么是对」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「什么是对」的定义。对的事是做了以后，大家心里都更舒服、更安心。
29
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。
30
下列关于「全概率公式」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：事件组不构成完备划分就直接套公式。正确理解应回到定义——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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