只要样本含量足够大,就可以避免Ⅰ型和Ⅰ型错误。A. 正确B. 错误

步骤 1：理解Ⅰ型和Ⅱ型错误
Ⅰ型错误（α错误）是指在原假设为真时，错误地拒绝原假设。Ⅱ型错误（β错误）是指在原假设为假时，错误地接受原假设。
步骤 2：样本含量与Ⅰ型和Ⅱ型错误的关系
增加样本含量可以减少Ⅱ型错误（β错误），因为更大的样本量可以提供更准确的估计，从而更有可能检测到真实存在的差异。然而，Ⅰ型错误（α错误）的概率是预先设定的，通常为0.05，不会因为样本量的增加而改变。
步骤 3：结论
因此，即使样本含量足够大，也不能避免Ⅰ型错误，因为Ⅰ型错误的概率是固定的，由研究者在设计研究时设定。