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1
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
2
在学习「遇到不公平」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。遇到不公平的事,可以好好说出来,再找办法解决。
3
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。
4
下列关于「优点和不擅长」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:只盯着自己做不好的地方。正确理解应回到定义——每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
5
在学习「一起找答案」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。有些问题可以自己找到答案,有些要和大家一起找。
6
下列关于「标准正态分布与标准化」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 Z 分数当作百分比直接解读。正确理解应回到定义——把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
7
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
8
在学习「别急着下结论」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。事情还没弄清楚时,先不要急着断定。
9
下列关于「关联谬误」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:以为引用权威在任何场合都是谬误。正确理解应回到定义——关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据,如诉诸权威、情感、众人与人身。
10
在学习「矛盾关系的应用」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。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。
11
在学习「指数体系与因素分析」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。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
12
「严格蕴含与实质蕴含」的正确含义是?
解析:「严格蕴含与实质蕴含」指的是:实质蕴含只要求不出现「前件真后件假」;严格蕴含还要求后件在所有可能世界中都随前件为真。
13
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
14
在学习「季节变动的测定与调整」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。通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
15
在学习「谬误的分类」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。谬误可分为形式谬误与非形式谬误两大类,后者又分语义、关联、预设和归纳几种。
16
在学习「问卷设计的要点」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。问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
17
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
18
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
19
下列关于「什么是原因」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:认为原因只有一个。正确理解应回到定义——原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
20
在学习「别人做,我也要做吗」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。很多人一起做一件事,也不代表这件事就是对的。
21
在学习「认真去看」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。停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
22
判断:前提中有一个否定,结论必为否定;结论否定,前提中必有一个否定。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
23
判断:求同法通过不同场合中唯一相同的先行情况来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
24
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
25
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。
26
判断:前提中有一个否定,结论必为否定;结论否定,前提中必有一个否定。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
27
判断:相关系数只度量线性关系,非线性关系可能相关但系数接近零。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
28
判断:四分位距比极差更能反映中间 50% 数据的离散程度。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
29
「多元线性回归」的正确含义是?
解析:「多元线性回归」指的是:用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
30
判断:样本量很大时,极小的实际差异也可能得到很小的 P 值。( )
解析:P 值同时受效应量与样本量影响。样本量足够大时标准误很小,即使差异在实际意义上微不足道,也可能达到统计显著。
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