关于样本量,理解不正确的是A. 可利用的资源量会影响样本量的大小B. 允许误差越小,需要的样本量越大C. 研究对象的同质性越强,需要的样本量越小D. 总体方差越大,需要的样本量越小

步骤 1：理解样本量的影响因素
样本量的大小受多种因素影响，包括可利用的资源量、允许误差、研究对象的同质性以及总体方差等。这些因素共同决定了需要多少样本才能获得可靠的结果。

步骤 2：分析选项A
选项A提到可利用的资源量会影响样本量的大小。这是正确的，因为资源的限制（如时间、资金、人力等）会直接影响到能够收集多少样本。

步骤 3：分析选项B
选项B提到允许误差越小，需要的样本量越大。这是正确的，因为允许误差越小，意味着需要更精确的估计，这通常需要更多的样本以减少估计的不确定性。

步骤 4：分析选项C
选项C提到研究对象的同质性越强，需要的样本量越小。这是正确的，因为同质性越强，样本之间的差异越小，因此需要的样本量也越小。

步骤 5：分析选项D
选项D提到总体方差越大，需要的样本量越小。这是不正确的，因为总体方差越大，意味着样本之间的差异越大，为了获得可靠的估计，需要更多的样本以减少估计的不确定性。