在同向变化的语境下，我们来探讨信赖不足风险和误拒风险与样本规模的关系。

1. 信赖不足风险（Type II error）：

信赖不足风险是指在假设检验中，实际为真的零假设（H0）未被拒绝的概率。换句话说，就是错误地接受了错误的零假设。当样本规模增加时，我们能够更准确地估计总体参数，从而降低信赖不足风险。因此，样本规模与信赖不足风险通常是反向变化的。

但是，如果从“同向变化”的角度来看，这意味着我们要关注的是当样本规模增加时，如何确保信赖不足风险仍然保持在可接受的范围内。在这种情况下，可以说随着样本规模增加，我们通过增加检验效能（1 - 信赖不足风险）来降低信赖不足风险，从而保持与样本规模同向的变化。

2. 误拒风险（Type I error）：

误拒风险是指在假设检验中，实际为假的零假设（H0）被错误地拒绝的概率。通常情况下，样本规模的增加对误拒风险的影响不大，因为误拒风险主要受显著性水平（α）的控制。

然而，在某种程度上，如果样本规模非常大，即使是非常小的效应量也可能变得显著。这可能导致在实际中没有意义的发现被错误地认为是显著的，从而增加了误拒风险。在这种情况下，可以说样本规模与误拒风险存在同向变化的关系。

总结：

- 当样本规模增加时，信赖不足风险通常会降低，但如果我们要保持检验效能不变，可以说信赖不足风险与样本规模同向变化。
- 误拒风险在一般情况下与样本规模关系不大，但在样本规模非常大时，可能存在同向变化的关系。

请注意，这里所讨论的关系并不是绝对的，还需要根据具体的统计方法和研究背景来分析。希望这个回答能帮助您理解信赖不足风险和误拒风险与样本规模的关系。如有其他问题，请随时提问。祝您工作顺利！