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1
判断：全称否定命题（E）与特称肯定命题（I）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。
2
在学习「摸摸、闻闻、尝尝」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。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
3
判断：加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
4
在学习「美是什么」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。美是看到、听到一样东西时，心里觉得很舒服、很喜欢。
5
下列表述中，描述的是「有没有证据」而不是「太好的事要小心」的是？
解析：「有没有证据」与「太好的事要小心」同属别被骗，但前者强调：光有说法不够，最好有看得见的证据。
6
判断：换个位置想一想，能帮我们更懂别人。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
7
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况；求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
8
在学习「归纳的局限：休谟问题」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。休谟指出，从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设，而这条假设无法由经验证明。
9
判断：概率抽样中每个单位被抽中的概率已知且非零，才能计算抽样误差。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
10
判断：二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
11
判断：一起做事情，先商量好规则会顺利很多。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
12
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。
13
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
14
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。
15
「不懂就问到底」的正确含义是？
解析：「不懂就问到底」指的是：别人回答后还可以接着问，一直问到明白。
16
判断：一样的规则对每个人都一样，才算公平。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
17
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。
18
下列表述中，描述的是「回归的拟合优度与残差诊断」而不是「多元线性回归」的是？
解析：「回归的拟合优度与残差诊断」与「多元线性回归」同属相关与回归，但前者强调：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。
19
下面关于「归纳谬误」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「归纳谬误」的定义。归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据，如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
20
在实际场景中使用「散点图与相关可视化」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住散点图与相关可视化的判断依据：点群走向反映相关方向。
21
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。
22
判断：全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
23
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。
24
判断：规则是为了让大家都能好好玩，所以要一起守。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
25
下列关于「数据清洗与整理」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：把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
26
下面关于「卡方检验」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「卡方检验」的定义。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
27
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。
28
在实际场景中使用「什么是事实」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住什么是事实的判断依据：事实看得见、听得到。
29
判断：抽样框是抽样单元的名单，抽样框不完整会直接导致样本有偏。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
30
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知，非概率抽样则依赖方便或判断。
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