无论调查者采用多么规范的方法收集资料，都无法避免资料缺失情况的发生，此时我们可以考虑删除有缺失值的样本，但这种处理方法不适宜在（ ）情况下进行。A. 陈述题项较少B. 样本规模较小C. 陈述题项较多D. 样本规模较大

步骤 1：理解缺失值处理方法
在数据分析中，缺失值处理是一个常见的问题。删除有缺失值的样本是一种处理方法，但这种方法可能导致样本量减少，影响分析结果的可靠性。

步骤 2：分析样本规模对缺失值处理的影响
当样本规模较小时，删除有缺失值的样本可能导致剩余样本量过少，无法进行有效的统计分析。因此，在样本规模较小的情况下，删除有缺失值的样本是不适宜的。

步骤 3：分析陈述题项对缺失值处理的影响
陈述题项的多少与缺失值处理方法的选择没有直接关系。因此，陈述题项较少或较多的情况下，删除有缺失值的样本都是可以考虑的处理方法。