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1
关于「样本量的确定」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是样本量的确定判定过程的关键环节：样本量与允许误差的平方成反比。
2
在学习「随机变量与分布」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。随机变量是随机试验结果的数值化描述，其取值规律就是概率分布。
3
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。
4
判断：「必然 p」蕴含「p」，「p」蕴含「可能 p」。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
5
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。
6
判断：P 值小于显著性水平时拒绝原假设，但不能推出原假设为真的概率。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
7
「三段论的四个格」的正确含义是？
解析：「三段论的四个格」指的是：按中项在两个前提中位置的不同，三段论分为第一格到第四格。
8
下列表述中，描述的是「原因可能有很多」而不是「什么是原因」的是？
解析：「原因可能有很多」与「什么是原因」同属原因和结果，但前者强调：一个结果常常是好几个原因一起造成的。
9
「给记忆找线索」的正确含义是？
解析：「给记忆找线索」指的是：想起一个线索，整件事就容易跟着回来。
10
判断：你可以说出自己喜欢什么，不喜欢什么。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
11
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步，一步一步来。
12
在学习「形式谬误」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。形式谬误是推理形式无效的错误，与内容无关。
13
在学习「什么是对」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。对的事是做了以后，大家心里都更舒服、更安心。
14
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。
15
在学习「对当关系与逻辑方阵」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。同素材的 A、E、I、O 之间的真假制约关系称为对当关系，可用逻辑方阵表示。
16
在学习「显著性水平与 P 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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
17
在学习「好奇是什么」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。好奇就是看到一个东西，心里冒出想弄明白的念头。
18
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。
19
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系，分充分条件、必要条件和充分必要条件。
20
判断：特称肯定命题（I）与特称否定命题（O）是下反对关系，不能同假但可以同真。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
21
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。
22
「系统思维与整体性」的正确含义是？
解析：「系统思维与整体性」指的是：系统思维把对象看作由要素、结构、功能与环境构成的整体。
23
在学习「原假设与备择假设」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。原假设通常表示差异不存在或维持现状，备择假设是希望被证实的结论。
24
判断：排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真，不存在第三种可能。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
25
在实际场景中使用「相关分析的方法与陷阱」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住相关分析的方法与陷阱的判断依据：先画散点图再算相关系数。
26
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
27
「什么是公平」的正确含义是？
解析：「什么是公平」指的是：公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
28
在实际场景中使用「优点和不擅长」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住优点和不擅长的判断依据：说得出一件自己做得不错的事。
29
下列关于「系统思维与整体性」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：把系统思维等同于「考虑得更全面一些」。正确理解应回到定义——系统思维把对象看作由要素、结构、功能与环境构成的整体。
30
在学习「分类变量与虚拟变量」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。把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
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