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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？

来自：分类变量与虚拟变量·计算与分析步骤单选题

A 回归方程必须配合决定系数与残差诊断 B 系数指数化后得到发生比 C 相关系数为正说明同向变动 D 为每个类别都设一个虚拟变量

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。

判断：问题问得说清楚，别人才能听懂。（　）

来自：问清楚关键的地方·别把两件事搞混判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。

在学习「数据收集中的偏差」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：数据收集中的偏差·易混辨析单选题

A 只关注样本量而忽略偏差方向 B 清洗过程必须留痕可追溯 C 匹配与回归调整可部分控制混杂 D 抽样调查是最常用的方式

解析：这是典型的误解。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。

在学习「卡方检验」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：卡方检验·实际应用单选题

A 降低显著性水平会增大第二类错误 B 提高功效的办法包括增大样本量与提高效应量 C 样本量固定时两类错误此消彼长 D 在期望频数过小时仍直接使用卡方检验

解析：这是典型的误解。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。

在实际场景中使用「标准误」时，下列做法正确的是？

来自：标准误·实际应用单选题

A 样本均值的分布是推断的基础 B 标准误 = 总体标准差 / √n C 通常样本量大于 30 即可近似 D 总体方差已知用 Z，未知用 t

解析：实务中应先立住标准误的判断依据：标准误 = 总体标准差 / √n。

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