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1
下列表述中，描述的是「别急着下结论」而不是「给想法找证据」的是？
解析：「别急着下结论」与「给想法找证据」同属事实还是猜测，但前者强调：事情还没弄清楚时，先不要急着断定。
2
在实际场景中使用「从小事里练判断」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住从小事里练判断的判断依据：小事练多了，大事不慌。
3
判断：同一律要求在同一思维过程中，概念与命题必须保持自身的确定性。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
4
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。
5
下列关于「总体比例的估计」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：在极端比例（如 0% 或 100%）时仍用正态近似。正确理解应回到定义——总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
6
判断：同一次划分必须按同一标准进行，各子项不得交叉重叠。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
7
下列表述中，描述的是「思维形式的构成」而不是「同一律」的是？
解析：「思维形式的构成」与「同一律」同属传统形式逻辑导论，但前者强调：任何思维形式都由逻辑常项与逻辑变项两部分构成。
8
下列关于「什么是猜测」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：以为猜对了一次就永远是事实。正确理解应回到定义——猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
9
在学习「什么是公平」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。公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
10
关于「变量与数据类型」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是变量与数据类型判定过程的关键环节：定量变量分为定距与定比。
11
「样本量的确定」的正确含义是？
解析：「样本量的确定」指的是：样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
12
在学习「事件的独立性」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。若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。
13
在学习「认真听别人的回答」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。得到回答后要认真听，再想一想对不对。
14
判断：划分必须相称，各子项外延之和等于母项外延。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
15
下面关于「换质法」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「换质法」的定义。换质法是改变命题的质，同时把谓项换成它的矛盾概念，命题真值保持不变。
16
判断：论证由论题、论据和论证方式三个要素构成，缺一不可。（　）
解析：这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
17
判断：决定系数等于相关系数的平方，表示自变量解释的变异比例。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
18
判断：标准正态分布均值为 0、标准差为 1，任意正态变量可标准化。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
19
「逻辑回归」的正确含义是？
解析：「逻辑回归」指的是：因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。
20
关于「理解了才好记」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是理解了才好记判定过程的关键环节：把新东西和已经会的连起来。
21
在学习「谬误的分类」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。谬误可分为形式谬误与非形式谬误两大类，后者又分语义、关联、预设和归纳几种。
22
判断：每个人都有自己独一无二的样子和想法。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
23
判断：中心极限定理说明样本量足够大时样本均值近似服从正态分布。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
24
在学习「可能世界语义学」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。可能世界是逻辑上一致的完整世界方案；命题在某个可能世界中取真值。
25
判断：好问题能帮我们把不明白的事弄明白。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
26
下列表述中，描述的是「情绪没有对错」而不是「生气的时候」的是？
解析：「情绪没有对错」与「生气的时候」同属心情和情绪，但前者强调：有某种情绪是自然发生的，不是犯错。
27
在学习「统计调查的方式」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。常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
28
在学习「道歉和原谅」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。做错了说对不起，被弄难受了可以说出感受。
29
判断：同一个问题可以从不同方面去问。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
30
下列关于「逻辑回归」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：对二分类因变量直接使用线性回归。正确理解应回到定义——因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。
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