当样本含量增大时,以下说法正确的是()A. 均数的标准误会变大B. 均数的标准误会变小C. 标准差会变小D. 标准差会变大

本题考查样本含量与均数的标准误、标准差之间的关系。解题思路是分别明确均数的标准误和标准差的计算公式，再根据样本含量增大这一条件分析它们的变化情况。

1. 明确均数的标准误的计算公式

均数的标准误（$\sigma_{\bar{x}}$）是样本均数的标准差，它反映了样本均数之间的离散程度，其计算公式为$\sigma_{\bar{x}}=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$，其中$\sigma$为总体标准差，$n$为样本含量。
当样本含量$n$增大时，分母$\sqrt{n}$增大，而总体标准差$\sigma$是一个固定的值（在总体确定的情况下），根据分数的性质，分子不变，分母增大，分数值变小，所以均数的标准误$\sigma_{\bar{x}}$会变小。

2. 明确标准差的计算公式

标准差（$S$）是用来衡量一组数据的离散程度，其计算公式为$S = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}{n - 1}}$，其中$x_{i}$为第$i$个观测值，$\bar{x}$为样本均数，$n$为样本含量。
标准差反映的是数据本身的离散特征，它与样本含量的大小并没有直接的单调变化关系。当样本含量增大时，虽然数据的信息增多，但数据的离散程度不一定会发生改变，所以标准差不一定会变大或变小。

综上，当样本含量增大时，均数的标准误会变小，标准差不一定变化。