2
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。
6
下列表述中，描述的是「谬误的识别与反驳」而不是「谬误的分类」的是？
解析：「谬误的识别与反驳」与「谬误的分类」同属谬误与悖论，但前者强调：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。
19
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。
20
下列关于「归纳谬误」的说法中，属于常见错误的是？
来自：归纳谬误·常见谬误辨析
单选题
解析：这是初学者最常犯的错误：以为举出一个反例就能推翻所有统计结论。正确理解应回到定义——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。
24
在学习「假说与假说的检验」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。假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明；检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
25
在学习「假言推理：有效式与谬误式」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。充分条件假言推理有两个有效式：肯定前件式与否定后件式；也有两个常见的谬误式。
26
下面关于「经典悖论」的说法中，正确的是？
来自：经典悖论·经典例题解析
单选题
解析：本题直接考查「经典悖论」的定义。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。
29
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。