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1
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。
2
关于「犯错以后」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是犯错以后判定过程的关键环节：能补的就去补，能道的歉就去道。
3
判断：全称肯定命题（A）与特称否定命题（O）是矛盾关系，不能同真也不能同假。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
4
下列关于「测量尺度」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：对不同尺度的数据套用同一个统计方法。正确理解应回到定义——四种测量尺度决定了数据能做哪些运算，进而决定可用的统计方法。
5
在学习「标准误」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。统计量抽样分布的标准差称为标准误，衡量估计的精度。
6
判断：我们摸到、看到的，只是东西的一部分样子。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
7
下面关于「矛盾关系的应用」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「矛盾关系的应用」的定义。矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假，可由一真推另一假，也可由一假推另一真。
8
下列表述中，描述的是「贝叶斯公式」而不是「随机事件与样本空间」的是？
解析：「贝叶斯公式」与「随机事件与样本空间」同属概率基础，但前者强调：由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
9
下列哪种情况一定使三段论无效？
解析：中项的作用是联结大项与小项，若它一次也没被断定全部外延，就无法起到联结作用，三段论必然无效。
10
在学习「贝叶斯公式」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。由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
11
「论证的评估标准」的正确含义是？
解析：「论证的评估标准」指的是：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。
12
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。
13
「别急着下结论」的正确含义是？
解析：「别急着下结论」指的是：事情还没弄清楚时，先不要急着断定。
14
在学习「每个人有自己的角度」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。站的位置不一样，看到的东西也会不一样。
15
在实际场景中使用「巧合不是原因」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住巧合不是原因的判断依据：巧合常让人误以为有关联。
16
「逻辑学的研究对象」的正确含义是？
解析：「逻辑学的研究对象」指的是：逻辑学以思维形式及其规律为研究对象，考察推理形式的有效性。
17
关于「指数平滑法」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是指数平滑法判定过程的关键环节：一次平滑适用于水平型序列。
18
判断：无偏估计指估计量的期望等于被估参数。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
19
「什么是生命」的正确含义是？
解析：「什么是生命」指的是：会生长、会变化、会累的东西，大概是生命。
20
在实际场景中使用「看看消息从哪来」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住看看消息从哪来的判断依据：来源清楚的消息更可信。
21
在学习「省略式与复合式」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。省去一个前提或结论的三段论叫省略式；由两个以上三段论连接起来的是复合三段论。
22
下列关于「一起找答案」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：别人说了就一定对，不用再想。正确理解应回到定义——有些问题可以自己找到答案，有些要和大家一起找。
23
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。
24
判断：数学期望反映随机变量的平均水平，方差反映其波动程度。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
25
在学习「统计概括与样本代表性」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。统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征；结论的可靠性取决于样本的代表性。
26
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题，可以一直问下去。
27
在学习「听错和听不清」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。声音太轻、太吵，或者离得太远，就容易听错。
28
下面关于「情绪没有对错」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「情绪没有对错」的定义。有某种情绪是自然发生的，不是犯错。
29
判断：没有根据的消息，不要随便相信。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
30
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。
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