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1
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
2
下面关于「欧拉图与词项关系」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「欧拉图与词项关系」的定义。欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
3
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。
4
在学习「两样本比较与方差分析」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。两样本 t 检验比较两组均值,方差分析比较三组及以上均值。
5
下列关于「饼图与环形图」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:用饼图比较多个细分类别的差异。正确理解应回到定义——用扇形角度表示各部分占整体的比重。
6
下面关于「集中趋势指标」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「集中趋势指标」的定义。平均数是代表数据一般水平的指标,包括算术平均、中位数与众数。
7
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
8
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
9
判断:做了让人难受的事,说一声对不起是很好的做法。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
10
判断:抽样框是抽样单元的名单,抽样框不完整会直接导致样本有偏。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
11
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
12
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在,单侧检验关注差异的方向。
13
在学习「实验数据与观察数据」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
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。
15
判断:定义一般要用肯定的形式,不能用否定形式去定义正概念。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
16
下列表述中,描述的是「点估计与评价标准」而不是「标准误」的是?
解析:「点估计与评价标准」与「标准误」同属抽样与估计,但前者强调: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。
17
判断:偷换概念属于语义谬误,指在同一论证中改变词项的含义。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
18
下列关于「时间一直往前」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:以为可以把时间倒回去。正确理解应回到定义——时间像河水,只会往一个方向流。
19
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
20
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
21
在学习「我和别人一样」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。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
22
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。
23
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
24
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。
25
在学习「联言命题及其真值」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。联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
26
关于「假言命题的三种条件」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是假言命题的三种条件判定过程的关键环节:必要条件:无前件必无后件。
27
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。
28
关于「承认自己看错了」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是承认自己看错了判定过程的关键环节:承认错误不丢脸。
29
在学习「好好去听」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。安静下来,仔细听,会听见很多平时没留意的声音。
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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