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1
在学习「预设谬误」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。预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提，包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
2
下列表述中，描述的是「季节变动的测定与调整」而不是「统计指数的编制」的是？
解析：「季节变动的测定与调整」与「统计指数的编制」同属时间序列与指数，但前者强调：通过计算季节指数识别并剔除季节影响，得到季节调整后的数据。
3
在学习「严格蕴含与实质蕴含」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。实质蕴含只要求不出现「前件真后件假」；严格蕴含还要求后件在所有可能世界中都随前件为真。
4
判断：和别人比较能看出差距，也能找到自己的样子。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
5
下列表述中，描述的是「完全归纳推理」而不是「简单枚举归纳推理」的是？
解析：「完全归纳推理」与「简单枚举归纳推理」同属归纳推理与类比，但前者强调：考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
6
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。
7
在学习「逻辑学的研究对象」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。逻辑学以思维形式及其规律为研究对象，考察推理形式的有效性。
8
在学习「概念的内涵与外延」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。内涵是概念所反映对象的特有属性，外延是概念所指对象的范围。
9
判断：觉得不公平，可以好好说，也可以和大家商量。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
10
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。
11
下面关于「每个人有自己的角度」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「每个人有自己的角度」的定义。站的位置不一样，看到的东西也会不一样。
12
在实际场景中使用「喜欢什么、擅长什么」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住喜欢什么、擅长什么的判断依据：喜欢和擅长有时不是同一件事。
13
判断：高兴、生气、害怕、难过，都是正常的情绪。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
14
在实际场景中使用「认真去看」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住认真去看的判断依据：看久一点，会看到小小的细节。
15
在学习「统计工作的基本流程」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。完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
16
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。
17
判断：条形图用于定类数据，直方图用于定量数据的频数分布。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
18
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。
19
在学习「直言命题的结构」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。直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
20
下面关于「多元线性回归」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「多元线性回归」的定义。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。
21
判断：拿别人的东西以前，要先问一问。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
22
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。
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
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
25
在学习「每个人都不太一样」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。人各有各的样子，没有两个完全一样的人。
26
判断：专心地看，认真地听，常常能发现更多美。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
27
在学习「我的身体」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。我的手、脚、眼睛属于我，我用它们去摸、去跑、去看。
28
在实际场景中使用「照顾小生命」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住照顾小生命的判断依据：小生命也会疼，也会累。
29
在学习「对当关系与逻辑方阵」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。同素材的 A、E、I、O 之间的真假制约关系称为对当关系，可用逻辑方阵表示。
30
判断：拉氏指数用基期数量加权，派氏指数用报告期数量加权。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
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