我听老师在讲可容忍偏差时讲到信赖不足风险与样本规模反向变动并且讲了2018年的考题，我的想法是答案D正确；信赖不足风险导致我们会抽取更多样本，风险越大抽取的样本越多，所以信赖不足风险越小，就导致我们抽取过量样本的风险越小，所以是信赖不足风险与抽样风险同向变动

您好！关于您提到的问题，我首先需要澄清一个概念：信赖不足风险实际上是与抽样风险反向变动的，而不是同向变动。在这里，可能存在一些理解上的偏差。

在统计学中，信赖不足风险（Risk of Type II Error）是指在实际有差异的情况下，我们没有拒绝原假设，即错误地接受了原假设的风险。当我们担心信赖不足风险时，我们倾向于增加样本规模，以提高检验的灵敏度，从而减少犯第二类错误的可能性。

以下是您所提到的情况的具体解释：

1. **信赖不足风险与样本规模的关系**：
- 当我们增加样本规模时，我们能够更精确地估计总体的参数，这样可以在一定程度上降低信赖不足风险，因为更大的样本量通常意味着更高的检验功效（即拒绝错误原假设的能力）。
- 反之，如果样本规模较小，我们可能会面临较高的信赖不足风险，因为我们没有足够的信息来准确判断总体参数的真实情况。

2. **信赖不足风险与抽样风险的关系**：
- 抽样风险通常指的是抽样误差，即在从总体中抽取样本时可能引入的误差。
- 信赖不足风险与抽样风险不是直接的同向变动关系。实际上，当我们增加样本规模以减少信赖不足风险时，理论上我们也在减少抽样误差，这是由于更大的样本提供了更接近总体参数的真实估计。

对于2018年的考题，如果答案D认为“信赖不足风险与抽样风险同向变动”，那么这个答案可能是不准确的。正确的理解应该是：

- **答案D的正确理解**：信赖不足风险增加，我们会增加样本量来降低这种风险，此时虽然信赖不足风险变小，但同时我们可能面临的是抽样风险（比如过度抽样）的增加，因为更大的样本可能导致成本和时间上的浪费。

综上所述，您的理解基本正确，信赖不足风险与样本规模是反向变动的，但重要的是要注意信赖不足风险和抽样风险之间的关系并非同向变动，而是由于样本规模的调整，两者可能同时出现变化。

希望这个解释能够帮助您更好地理解这个问题，如果还有任何疑问，请随时提问！我会耐心为您解答。