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1
在学习「心情会过去」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。难受的感觉通常会随时间慢慢变轻。
2
判断：样本量很大时，极小的实际差异也可能得到很小的 P 值。（　）
解析：P 值同时受效应量与样本量影响。样本量足够大时标准误很小，即使差异在实际意义上微不足道，也可能达到统计显著。
3
判断：不完全归纳推理只考察部分对象，其结论是或然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
4
「并用法、共变法和剩余法」的正确含义是？
解析：「并用法、共变法和剩余法」指的是：穆勒五法的另外三种：求同求异并用法、共变法和剩余法。
5
判断：矛盾律要求互相矛盾的两个命题不能同时为真，其中必有一假。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
6
下列表述中，描述的是「把几种说法合起来看」而不是「理解不等于同意」的是？
解析：「把几种说法合起来看」与「理解不等于同意」同属换个角度想，但前者强调：多听听不同的说法，事情看得更清楚。
7
「统计工作的基本流程」的正确含义是？
解析：「统计工作的基本流程」指的是：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。
8
判断：统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
9
判断：把心情说出来，别人才能知道你怎么了。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
10
关于「中心极限定理」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是中心极限定理判定过程的关键环节：通常样本量大于 30 即可近似。
11
在学习「完全归纳推理」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。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。
12
判断：一个选择会带来结果，结果要自己想一想。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
13
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。
14
判断：做选择前，先把几个办法拿出来比一比。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
15
判断：遇到不懂的事情，先问清楚再下结论。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
16
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。
17
下面关于「优点和不擅长」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「优点和不擅长」的定义。每个人都有做得好的地方，也有不太顺的地方。
18
判断：犯了错可以改，改了就是新的开始。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
19
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的，我可能觉得普通，这些都很好。
20
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题，可以一直问下去。
21
在学习「三段论的结构」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。三段论由三个直言命题构成：结论、大前提和小前提。
22
判断：看到好听的话，先想一想是不是真的。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
23
判断：P 值是在原假设成立的前提下观测到当前或更极端结果的概率。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
24
在学习「同一律」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。在同一思维过程中，每一概念或命题必须保持确定的内容，A 就是 A。
25
在学习「并用法、共变法和剩余法」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。穆勒五法的另外三种：求同求异并用法、共变法和剩余法。
26
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。
27
在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。
28
下列关于「统计概括与样本代表性」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：用容易获得的样本代替随机样本。正确理解应回到定义——统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征；结论的可靠性取决于样本的代表性。
29
在实际场景中使用「完全归纳推理」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住完全归纳推理的判断依据：前提考察了全部对象，结论是必然的。
30
下列关于「分类变量与虚拟变量」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：为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——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。
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