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1
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。
2
判断：直方图的相邻矩形紧挨，条形图的矩形之间留有空隙。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
3
判断：估计精度与置信水平之间存在矛盾，提高置信水平会加宽区间。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
4
在实际场景中使用「害怕也有用」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住害怕也有用的判断依据：怕的东西常常真的有风险。
5
在学习「矛盾律」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。两个互相矛盾的命题不能同时为真，其中必有一假。
6
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。
7
关于「概念的限制与概括」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是概念的限制与概括判定过程的关键环节：概括的方向是由种概念到属概念。
8
判断：照顾好身边的小生命，也是在照顾我们自己。（　）
解析：这一表述符合生命与时间的基本原理。
9
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。
10
在实际场景中使用「谬误的识别与反驳」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住谬误的识别与反驳的判断依据：先还原对方完整的论证结构。
11
判断：泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
12
在实际场景中使用「词项的种类」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住词项的种类的判断依据：单独词项的外延只有一个对象。
13
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。
14
下列关于「太好的事要小心」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：免费的、便宜的东西可以随便拿。正确理解应回到定义——好得不太真实的事，常常有问题。
15
在学习「图形选择的基本原则」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。图形选择取决于数据类型与分析目的。
16
判断：两个特称前提推不出结论。（　）
解析：这是三段论的一般规则之一。两个特称前提无法保证中项至少周延一次，因此推不出必然结论。
17
下面关于「听听别人的建议」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「听听别人的建议」的定义。拿不定主意时，可以问问信得过的人。
18
下面关于「条件概率」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「条件概率」的定义。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
19
在学习「系统思维与整体性」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。系统思维把对象看作由要素、结构、功能与环境构成的整体。
20
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。
21
在学习「问题的不同种类」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。问题有的问是什么，有的问为什么，有的问怎么办。
22
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。
23
关于「太好的事要小心」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是太好的事要小心判定过程的关键环节：越是催你马上决定的，越要多想。
24
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」。
25
判断：求异法通过其它情况相同、只有一个情况不同的对比来确定因果联系。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
26
下面关于「离散变量与连续变量」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「离散变量与连续变量」的定义。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量；可在区间内取任意值的是连续变量。
27
在学习「反驳的三种路径」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。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
28
在学习「条件概率」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。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
29
在学习「真值表与重言式」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。真值表穷尽列出支命题真假组合下复合命题的真值；永远为真的命题形式叫重言式。
30
关于「随机变量与分布」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是随机变量与分布判定过程的关键环节：连续型随机变量用密度函数描述。
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