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1
在学习「严格蕴含与实质蕴含」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。实质蕴含只要求不出现「前件真后件假」;严格蕴含还要求后件在所有可能世界中都随前件为真。
2
关于「箱线图」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是箱线图判定过程的关键环节:须线一般延伸到 1.5 倍四分位距内的极值。
3
判断:做完选择就别老想着另一个,专心做好眼前的事。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
4
在学习「什么是原因」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。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
5
下列关于「大家会互相影响」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:觉得自己永远不会受影响。正确理解应回到定义——身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
6
在学习「总体、个体与样本」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。总体是研究对象的全体,个体是构成总体的每个单位,样本是被抽取的部分个体。
7
下列表述中,描述的是「反驳的三种路径」而不是「图尔敏模型」的是?
解析:「反驳的三种路径」与「图尔敏模型」同属论证、反驳与论证结构,但前者强调:反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
8
判断:别人的想法可能和你不一样,这很常见。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
9
判断:累了要休息,休息好才练得进去。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
10
判断:标准误等于总体标准差除以样本量的平方根,随样本量增大而减小。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
11
判断:自己亲眼看见、亲耳听见的,才算事实。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
12
判断:中项在前提中至少要周延一次,否则无法把大项与小项必然地联结起来。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
13
下列表述中,描述的是「实验数据与观察数据」而不是「数据清洗与整理」的是?
解析:「实验数据与观察数据」与「数据清洗与整理」同属数据收集,但前者强调:实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
14
下面关于「美是什么」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「美是什么」的定义。美是看到、听到一样东西时,心里觉得很舒服、很喜欢。
15
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。
16
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。
17
在学习「预设谬误」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。预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提,包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
18
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。
19
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。
20
在学习「样本量的确定」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。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
21
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。
22
判断:问卷题干诱导、选项互斥不完备是常见的测量误差来源。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
23
判断:相容选言命题只要有一个支命题为真就为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
24
关于「选言推理与假言连锁」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是选言推理与假言连锁判定过程的关键环节:相容选言推理只有否定肯定式。
25
下列表述中,描述的是「完全归纳推理」而不是「简单枚举归纳推理」的是?
解析:「完全归纳推理」与「简单枚举归纳推理」同属归纳推理与类比,但前者强调: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。
26
在实际场景中使用「饼图与环形图」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住饼图与环形图的判断依据:适合类别少且需强调占比的场合。
27
在学习「方差与标准差」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。方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
28
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
29
判断:参数是总体的数量特征,统计量是样本的数量特征。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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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