减少假设检验的Ⅱ类误差，应该使用的方法是（）A. 减少Ⅰ类错误B. 增加样本含量C. 减少测量的随机误差D. 减少测量的系统误差

Ⅱ类错误（β错误）是指错误地接受错误的原假设，其减少方法需从统计检验的核心要素入手。
关键点在于理解样本量与检验效能（Power）的关系：增加样本量能降低抽样误差，使检验更敏感，从而更易检测到真实差异，直接减少β错误。
其他选项中，减少Ⅰ类错误（α）会间接增加β，减少随机误差虽有益，但不如增大样本直接，而系统误差与β错误关联较弱。

选项分析

A. 减少Ⅰ类错误

Ⅰ类错误（α）与Ⅱ类错误（β）存在反向关系：降低α会提高β。例如，若严格控制α水平（如从0.05降到0.01），可能因标准过严而更难拒绝错误的原假设，导致β上升。因此，减少Ⅰ类错误无法减少Ⅱ类错误。

B. 增加样本含量

样本量直接影响检验效能（Power = 1 - β）。更大样本能更精确地反映总体特征，减少抽样误差，使真实差异更易被检测到。因此，增加样本量是减少β的直接有效方法。

C. 减少测量的随机误差

随机误差（如个体差异）会增加数据变异性，降低检验效能。减少随机误差（如优化测量工具）能间接提高Power，但并非直接针对β错误的核心机制，效果有限。

D. 减少测量的系统误差

系统误差（如偏倚）影响数据准确性，但与假设检验中β错误无直接关联。减少系统误差主要提升估计精度，而非检测能力。