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1
「关联谬误」的正确含义是？
解析：「关联谬误」指的是：关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据，如诉诸权威、情感、众人与人身。
2
判断：敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
3
在学习「概率的定义与计算」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。古典概型用有利结果数除以总结果数；统计概率用频率的稳定值定义。
4
在学习「论证的三要素」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。论证由论题、论据和论证方式构成。
5
下列关于「提问前先想一想」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：什么都不想，张口就问。正确理解应回到定义——提问前先自己动动脑筋，问题会问得更好。
6
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下，等那股劲过去一些再处理事情。
7
关于「广告的话要多想」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是广告的话要多想判定过程的关键环节：听起来越神奇越要多想。
8
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。
9
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。
10
在学习「眼睛的错觉」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。有些图案会让眼睛看走眼，比如一样长的线看起来不一样长。
11
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。
12
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。
13
关于「随机变量与分布」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是随机变量与分布判定过程的关键环节：连续型随机变量用密度函数描述。
14
判断：中项在前提中至少要周延一次，否则无法把大项与小项必然地联结起来。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
15
在学习「单样本均值的 t 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。总体方差未知且样本较小时，用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
16
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。
17
在实际场景中使用「发展水平与速度指标」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住发展水平与速度指标的判断依据：环比以上一期为基期。
18
在学习「离散变量与连续变量」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。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量；可在区间内取任意值的是连续变量。
19
在学习「类比推理」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。根据两个对象在某些属性上相同或相似，推出它们在其它的属性上也相同或相似。
20
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。
21
在学习「害怕也有用」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。害怕是在提醒我们注意危险。
22
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何，样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
23
下列关于「听错和听不清」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：听个大概就当成听清楚了。正确理解应回到定义——声音太轻、太吵，或者离得太远，就容易听错。
24
在学习「隔开时间复习」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。分几次、隔开时间复习，比一次念很多遍更有效。
25
判断：每个办法都有好处，也可能有坏处。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
26
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。
27
在实际场景中使用「犯错以后」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住犯错以后的判断依据：先敢说清楚发生了什么。
28
判断：纵轴不从零开始会放大差异，属于视觉误导。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
29
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
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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