在抽样调查中，理论上样本含量过小会A. 推断总体精度差B. 检验效能过高C. 增加研究成本D. 可能增大非抽样误差E. 指标的稳定性大

步骤 1：理解样本含量对推断总体精度的影响
样本含量过小会导致样本对总体的代表性不足，从而影响推断总体的精度。样本含量越大，样本对总体的代表性越强，推断总体的精度越高。

步骤 2：理解检验效能与样本含量的关系
检验效能是指在假设检验中，当备择假设为真时，正确拒绝原假设的概率。样本含量过小，检验效能可能过低，而非过高。

步骤 3：理解样本含量对研究成本的影响
样本含量过小，研究成本可能降低，而非增加。样本含量越大，研究成本越高。

步骤 4：理解样本含量对非抽样误差的影响
样本含量过小，可能增大非抽样误差。非抽样误差包括测量误差、数据处理误差等，样本含量过小可能导致这些误差的影响增大。

步骤 5：理解样本含量对指标稳定性的影响
样本含量过小，指标的稳定性可能降低，而非增大。样本含量越大，指标的稳定性越高。