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1
判断：相关系数的取值范围为负一到正一，符号表示方向、绝对值表示强度。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
2
在学习「方差与标准差」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。方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。
3
在学习「三段论的结构」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。三段论由三个直言命题构成：结论、大前提和小前提。
4
判断：完全归纳推理考察了一类的全部对象，其结论是必然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
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
在学习「大胆提问」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。不知道就说不懂，然后问出来，这很勇敢。
7
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。
8
在实际场景中使用「谬误的分类」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住谬误的分类的判断依据：形式谬误违反推理规则。
9
判断：完全归纳推理考察了一类的全部对象，其结论是必然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
10
在学习「经典悖论」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。悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题，推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
11
判断：多换几种感觉一起去了解，结果会更准。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
12
在学习「换位法」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。换位法是交换主项与谓项的位置，前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
13
在学习「样本量的确定」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。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
14
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
15
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来，别人也更能懂你的心意。
16
判断：标准误等于总体标准差除以样本量的平方根，随样本量增大而减小。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
17
在学习「我的想法」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。想法是你在心里对自己说的话，别人看不见。
18
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。
19
在学习「分得一样多」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。分东西的时候，尽量让每个人拿到的差不多。
20
判断：定义项与被定义项的外延必须相称，不得过宽也不得过窄。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
21
在学习「并用法、共变法和剩余法」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。穆勒五法的另外三种：求同求异并用法、共变法和剩余法。
22
在学习「有效性判定：规则法与文恩图」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。规则法靠逐条核对规则，文恩图靠画图观察结论是否已被前提蕴含，二者可互为校验。
23
判断：说出对不起和表达原谅，都让关系更好。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
24
在实际场景中使用「严格蕴含与实质蕴含」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住严格蕴含与实质蕴含的判断依据：实质蕴含会出现「假命题蕴含一切」的怪论。
25
下列关于「负命题与德摩根律」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：否定联言命题时忘记把「且」改成「或」。正确理解应回到定义——负命题是否定一个命题所得的命题；德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
26
下面关于「时间一直往前」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「时间一直往前」的定义。时间像河水，只会往一个方向流。
27
在实际场景中使用「问清楚关键的地方」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住问清楚关键的地方的判断依据：先想好自己最想知道什么。
28
判断：诉诸权威、诉诸情感、诉诸众人属于关联谬误，与论题真假无关。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
29
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。
30
下列表述中，描述的是「逻辑回归」而不是「协方差与相关系数」的是？
解析：「逻辑回归」与「协方差与相关系数」同属相关与回归，但前者强调：因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。
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