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1
在学习「什么是公平」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。公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
2
在学习「换位想一想」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。换位就是想一想，如果是别人会怎么想。
3
下列关于「统计调查的方式」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：把重点调查的结果直接推广到全部总体。正确理解应回到定义——常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
4
判断：同一样东西，不同的人可能觉得美，也可能不觉得。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
5
在学习「感觉会出错」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。有时候感觉传来的信息并不准确。
6
关于「定义的规则」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是定义的规则判定过程的关键环节：不能循环定义。
7
判断：拿别人的东西以前，要先问一问。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
8
在学习「排队和轮流」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。排队是后来的排在后面，轮流是一个一个来。
9
下列表述中，描述的是「先想清楚自己要什么」而不是「听听别人的建议」的是？
解析：「先想清楚自己要什么」与「听听别人的建议」同属做判断和选择，但前者强调：明白自己最想要什么，选择就有方向。
10
在实际场景中使用「什么是原因」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住什么是原因的判断依据：原因在前，结果在后。
11
下列关于「二项分布」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：在每次试验概率不相等时仍使用二项分布。正确理解应回到定义——n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
12
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。
13
在学习「今天、昨天、明天」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。昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
14
在学习「论证的三要素」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。论证由论题、论据和论证方式构成。
15
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。
16
「问清楚关键的地方」的正确含义是？
解析：「问清楚关键的地方」指的是：问问题要问到最想知道的那一点。
17
判断：偏度大于零表示右偏，即长尾在右侧。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
18
判断：无回答会带来偏差，尤其当无回答者与回答者系统不同时。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
19
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间，并说明该区间的可靠程度。
20
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。
21
下列表述中，描述的是「图表的误导手法」而不是「图形选择的基本原则」的是？
解析：「图表的误导手法」与「图形选择的基本原则」同属统计图表，但前者强调：通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
22
下面关于「显著性水平与 P 值」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「显著性水平与 P 值」的定义。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。
23
在学习「负命题与德摩根律」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。负命题是否定一个命题所得的命题；德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
24
在实际场景中使用「概率的定义与计算」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住概率的定义与计算的判断依据：古典概型要求结果等可能且有限。
25
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。
26
在实际场景中使用「指数平滑法」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住指数平滑法的判断依据：平滑系数接近 1 时反应灵敏。
27
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。
28
判断：提问前先想清楚自己到底想知道什么。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
29
在学习「犯错以后」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。犯错一点也不可怕，改了就是好的。
30
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
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