若要同时减小α和β,可以通过增大样本量的方法来实现。A. 正确B. 错误

本题考查假设检验中两类错误（α和β）与样本量之间的关系。解题思路是明确α和β的定义，以及样本量样本量对它们的影响机制。

在假设检验中，α是第一类错误的概率，即原假设为真时拒绝原假设的概率；β是第二类错误的概率，即原假设为假时接受原假设的概率。

当样本量增大时，样本所包含的信息更加丰富，样本统计量会更接近总体参数。从统计分布的角度来看，增大样本量会使抽样分布更加集中。

以正态分布为例，样本均值的抽样分布为$X\sim N(\mu,\frac{\sigma^{2}}{n})$，其中$μ是总体均值，\(\sigma^{2}$是总体方差，n是样本量)。随着n的增大，抽样分布的方差$\frac{\sigma^{2}}{n}$会变小，分布会更加集中在总体均值μ附近。

在假设检验的决策边界确定的情况下，由于抽样分布更加集中，就更容易区分原假设和备择假设。这意味着拒绝原假设时犯第一类错误（α）的概率会减小，同时接受原假设时犯第二类错误（β）的概率也会减小。所以，若要同时减小α和β，可以通过增大样本量的方法是可以实现的。