单样本均数与已知总体均数μ0比较的t检验，影响其检验效能大小的因素有（）A. 检验水准α值B. 测量的随机误差C. 总体中的个体变异程度σD. 两总体均数间的差别δ值E. 样本含量n

步骤 1：理解检验效能
检验效能（Power of a test）是指在假设检验中，当备择假设为真时，正确拒绝原假设的概率。检验效能越大，说明检验越能有效地检测出备择假设为真的情况。

步骤 2：分析影响检验效能的因素
- 检验水准α值：α值是第一类错误的概率，即在原假设为真时，错误地拒绝原假设的概率。α值越大，检验效能越高，因为更容易拒绝原假设。
- 测量的随机误差：随机误差越小，数据越精确，检验效能越高。
- 总体中的个体变异程度σ：总体变异程度σ越小，样本均数与总体均数的差异越容易被检测出来，检验效能越高。
- 两总体均数间的差别δ值：两总体均数间的差别越大，检验效能越高，因为更容易检测出差异。
- 样本含量n：样本含量越大，样本均数的估计越准确，检验效能越高。

步骤 3：总结影响因素
综上所述，影响单样本均数与已知总体均数μ0比较的t检验的检验效能大小的因素包括检验水准α值、测量的随机误差、总体中的个体变异程度σ、两总体均数间的差别δ值和样本含量n。