在统计学中，可接受的信赖过度风险（Type I error）指的是错误地拒绝了一个真实的零假设，也就是我们通常所说的“假阳性”。样本规模与信赖过度风险之间存在着密切的关系，以下是它们之间的具体关联：

1. 样本规模越大，可接受的信赖过度风险（α-level）可以设定得更低。因为随着样本量的增加，我们能够更精确地估计总体参数，从而降低了做出错误结论的风险。

解释：当样本量增加时，样本统计量的分布变得更加稳定和准确，这使我们能够更自信地判断样本结果是代表总体还是仅仅由随机因素造成。

2. 反之，如果样本规模较小，为了不增加犯错误拒绝真实零假设的风险，我们可能需要设定一个相对较高的信赖过度风险水平。

解释：在小样本情况下，由于样本统计量的分布不确定性较大，即使是真实的零假设也可能被错误地拒绝。因此，为了不过度拒绝假设，我们会选择一个更高的α-level，以减少假阳性的发生。

以下是控制信赖过度风险与样本规模关系的几个要点：

- 在实验设计阶段，研究者需要确定一个可接受的信赖过度风险水平（如常见的5%）。
- 使用统计功效分析（Power analysis）可以估计达到特定功效（1-β，即正确拒绝错误零假设的概率）所需要的样本规模。
- 样本量的增加可以降低变异性和不确定性，从而降低犯错误的风险。
- 在资源有限的情况下，研究者在确定样本大小时需要在风险控制和研究成本之间做出权衡。

总结：

可接受的信赖过度风险与样本规模是负相关的。通过合理地设计实验和选择适当的样本量，研究者可以在不过度增加成本的情况下，有效控制犯错误的风险，提高研究的可靠性和准确性。

希望这个回答能够帮助你解决问题，如果还有其他疑问，请随时提问。我会耐心解答。