估计样本含量时,所定第Ⅱ类误差愈小,则( )A. 所需要样本含量愈大B. 所需要样本含量愈小C. 不影响样本含量D. 所定的样本含量愈准确E. 所定的样本含量愈粗糙

考查要点：本题主要考查对假设检验中第Ⅱ类误差（β错误）与样本含量关系的理解。
核心思路：第Ⅱ类误差是指错误地接受无效假设，导致漏掉真实差异的风险。减少第Ⅱ类误差意味着需要更高的统计检验力（即1-β），而样本含量是直接影响检验力的关键因素。样本含量越大，检验力通常越高，从而更不容易发生第Ⅱ类误差。

关键逻辑：

1. 第Ⅱ类误差的定义：当真实存在差异时，未能拒绝无效假设的概率（β）。
2. 检验力与样本含量的关系：检验力（1-β）随样本含量增加而提高。更大的样本能更精确地反映总体特征，减少抽样误差，从而更容易检测到真实差异。
3. 第Ⅱ类误差与样本含量的反向关系：若希望第Ⅱ类误差（β）更小（即检验力更高），必须增大样本含量。例如，假设检验中，样本含量公式通常包含与检验力相关的临界值（如Z值），当β减小时，对应的临界值增大，导致所需样本量增加。

结论：第Ⅱ类误差设定越小，所需样本含量必然越大。