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1
在实际场景中使用「我的想法」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住我的想法的判断依据：你可以想很多奇怪的事。
2
下面关于「广告的话要多想」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「广告的话要多想」的定义。广告的目的是让人来买，常把好处说得很大。
3
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
4
下列关于「三段论的结构」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：按书写顺序而不是按词项角色去认定前提。正确理解应回到定义——三段论由三个直言命题构成：结论、大前提和小前提。
5
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间，并说明该区间的可靠程度。
6
判断：和别人待在一起时，我们的做法会互相影响。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
7
在实际场景中使用「别人做，我也要做吗」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住别人做，我也要做吗的判断依据：先想一想这件事对不对。
8
在学习「总体、个体与样本」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。总体是研究对象的全体，个体是构成总体的每个单位，样本是被抽取的部分个体。
9
关于「五种感觉」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是五种感觉判定过程的关键环节：几种感觉合用会更准。
10
「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。
11
在学习「专注一会儿」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。把注意力放在一件事上，哪怕只有一小段时间。
12
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。
13
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
14
在实际场景中使用「两类错误与检验功效」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住两类错误与检验功效的判断依据：样本量固定时两类错误此消彼长。
15
下列关于「总体、个体与样本」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：把样本量大小当成代表性的唯一标准，忽略抽样方式。正确理解应回到定义——总体是研究对象的全体，个体是构成总体的每个单位，样本是被抽取的部分个体。
16
判断：「不可能 p」等值于「必然非 p」。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
17
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。
18
在学习「巧合不是原因」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。两件事碰巧一起发生，并不说明它们有关系。
19
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。
20
在学习「谬误的识别与反驳」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。识别谬误要分清论题、论据与论证方式，再判断错误出在哪一环。
21
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。
22
判断：两个否定前提推不出结论。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
23
在学习「逆向思维与思维定势」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。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案，用以突破思维定势。
24
判断：全称肯定命题（A）与全称否定命题（E）是反对关系，不能同真但可以同假。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
25
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。
26
在学习「先后不等于因果」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。一件事在前，一件事在后，不一定有联系。
27
在学习「矛盾分析方法」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。矛盾分析从对象的对立统一入手，找出主要矛盾与矛盾的主要方面。
28
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。
29
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。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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。
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