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1
下列关于「好好去听」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:觉得很吵就马上捂住耳朵,不去听。正确理解应回到定义——安静下来,仔细听,会听见很多平时没留意的声音。
2
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。
3
在学习「我的想法」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。想法是你在心里对自己说的话,别人看不见。
4
下列关于「核对一下再相信」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:凭第一眼就下结论。正确理解应回到定义——感觉不确定时,换一种办法确认一下。
5
下列表述中,描述的是「把心情说出来」而不是「心情会过去」的是?
解析:「把心情说出来」与「心情会过去」同属心情和情绪,但前者强调:用话描述自己的感受,别人才能明白。
6
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。
7
关于「假设检验的常见误用」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是假设检验的常见误用判定过程的关键环节:效应量与置信区间是必要补充。
8
下列关于「规则是什么」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:以为规则是想改就能改的。正确理解应回到定义——规则是大家说好一起照着做的约定。
9
在学习「数据收集中的偏差」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。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
10
在学习「每个人的感觉不一样」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。同一样东西,你喜欢的,别人不一定喜欢。
11
判断:二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数,参数为 n 与 p。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
12
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
13
「卡方检验」的正确含义是?
解析:「卡方检验」指的是:用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
14
下列表述中,描述的是「区间估计与置信水平」而不是「样本量的确定」的是?
解析:「区间估计与置信水平」与「样本量的确定」同属抽样与估计,但前者强调:给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
15
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。
16
判断:做错的题最值得再看一遍。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
17
下面关于「定义的结构与方法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「定义的结构与方法」的定义。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。
18
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。
19
在实际场景中使用「把几种说法合起来看」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住把几种说法合起来看的判断依据:每个人只看到一部分。
20
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。
21
判断:「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
22
在学习「广告的话要多想」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。广告的目的是让人来买,常把好处说得很大。
23
在实际场景中使用「形式化方法」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住形式化方法的判断依据:用符号代替具体词项,突出推理结构。
24
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。
25
关于「三段论式」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是三段论式判定过程的关键环节:末尾数字表示属于第几格。
26
关于「总体、个体与样本」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是总体、个体与样本判定过程的关键环节:样本必须来自总体且具有代表性。
27
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。
28
在学习「好问题长什么样」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。好问题说得清楚,别人一听就明白你在问什么。
29
「隔开时间复习」的正确含义是?
解析:「隔开时间复习」指的是:分几次、隔开时间复习,比一次念很多遍更有效。
30
判断:定类尺度只能分类不能排序,定序尺度可以排序但不能加减。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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