符合参数检验条件的数值变量资料如果采用秩和检验，则A. 第一类错误的概率增大B. 第二类错误的概率增大C. 第一类错误的概率减小D. 第二类错误的概率减小E. 两类错误的概率同时减小

步骤 1：理解参数检验和秩和检验的适用条件
参数检验适用于数据符合正态分布且方差齐性的条件，而秩和检验适用于数据不符合正态分布或方差不齐的情况。如果数据符合参数检验的条件，但使用秩和检验，会降低检验的效率。

步骤 2：理解第一类错误和第二类错误
第一类错误（α错误）是指在原假设为真时，错误地拒绝原假设。第二类错误（β错误）是指在原假设为假时，错误地接受原假设。在统计检验中，降低第一类错误的概率通常会增加第二类错误的概率，反之亦然。

步骤 3：分析秩和检验对两类错误的影响
当数据符合参数检验的条件时，使用秩和检验会降低检验的效率，即降低检验的统计功效。这会导致第二类错误的概率增大，因为检验的敏感性降低，更难检测到实际存在的差异。