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1
下列关于「生气的时候」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：一怒之下就动手。正确理解应回到定义——生气时先停一下，等那股劲过去一些再处理事情。
2
在学习「论证的评估标准」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。评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
3
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。
4
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
5
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。
6
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。
7
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念，以明确其外延的逻辑方法。
8
下列关于「模态对当关系」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「必然」与「可能」当成互不相干的两个词。正确理解应回到定义——□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
9
在学习「换位法」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。换位法是交换主项与谓项的位置，前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
10
下列表述中，描述的是「别怕说不」而不是「广告的话要多想」的是？
解析：「别怕说不」与「广告的话要多想」同属别被骗，但前者强调：不想买、不想信的时候，可以礼貌地说不。
11
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。
12
下列表述中，描述的是「认真去看」而不是「好好去听」的是？
解析：「认真去看」与「好好去听」同属美与感受，但前者强调：停下来，慢慢看，就能发现平时没有注意的东西。
13
判断：互斥事件一般不是独立事件，除非其中一个概率为零。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
14
判断：同一个问题可以从不同方面去问。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
15
下面关于「论证的评估标准」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「论证的评估标准」的定义。评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
16
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。
17
在学习「练习让人变熟」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。反复练同一件事，做得会越来越顺。
18
判断：美没有唯一的标准答案，大家的看法可以不同。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
19
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。
20
下列关于「什么是错」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：以为大家都没有说就是没有错。正确理解应回到定义——错的事是会伤害别人，或者会伤害自己的事。
21
判断：两件事先后发生，不等于它们有因果关系。（　）
解析：这一表述符合原因和结果的基本原理。
22
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。
23
在学习「定义的结构与方法」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。定义由被定义项、定义项和定义联项构成，最常用的是属加种差法。
24
判断：广告常常会夸大商品的好处。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
25
判断：遇到不懂的事情，先问清楚再下结论。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
26
在学习「定义的结构与方法」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。定义由被定义项、定义项和定义联项构成，最常用的是属加种差法。
27
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。
28
下面关于「三段论的一般规则」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「三段论的一般规则」的定义。三段论有若干条普遍适用的规则，违反其中任何一条即形式无效。
29
判断：不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
30
下列表述中，描述的是「数据清洗与整理」而不是「统计调查的方式」的是？
解析：「数据清洗与整理」与「统计调查的方式」同属数据收集，但前者强调：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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