假设检验时,若增大样本容量,则犯两类错误的可能性都缩小。A. 对B. 错

步骤 1：理解假设检验中的两类错误
在假设检验中，存在两类错误：第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。第一类错误是指在原假设为真时，错误地拒绝原假设；第二类错误是指在原假设为假时，错误地接受原假设。

步骤 2：分析样本容量对两类错误的影响
当样本容量增大时，样本统计量的分布会更加集中，从而使得检验的统计功效（即正确拒绝原假设的概率）提高。这意味着犯第一类错误（α错误）的可能性会减小，因为拒绝原假设的条件变得更加严格。同时，犯第二类错误（β错误）的可能性也会减小，因为样本容量的增加使得检验更加敏感，更容易检测到原假设为假的情况。

步骤 3：总结
综上所述，当样本容量增大时，犯两类错误的可能性都会减小。