实验设计中影响样本含量大小的因素有：

实验设计中影响样本含量大小的因素有：

A.总体标准差

B.α

C.β

D.容许误差

E.以上都是

正确答案：E

答案解析：

总体标准差（A选项）：总体标准差越大，说明总体中个体间的变异程度越大。为了能准确反映总体的特征，在抽样研究时就需要更大的样本含量。例如，对于一组身高数据，如果人群身高的总体标准差大，即个体身高差异较大，要想精确估计总体平均身高，就需要抽取更多个体组成样本，才能使样本统计量更接近总体参数。

α（B选项）：α是第一类错误的概率，即假阳性错误的概率。α取值越小，要求在假设检验中拒绝实际上成立的原假设的概率越低，这就需要更严格的证据，也就意味着需要更大的样本含量来保证检验效能。比如α取0.01时比取0.05时，对样本数据的要求更严格，需要更多样本才能达到相应的检验效果。

β（C选项）：β是第二类错误的概率，即假阴性错误的概率，1-β为检验效能。β越小（检验效能1-β越大），意味着要更准确地发现总体中的真实差异，就需要更大的样本含量。例如在新药临床试验中，若要更有效地发现新药与对照药之间的真实疗效差异，提高检验效能，就需要足够多的受试者，即更大的样本含量。

容许误差（D选项）：容许误差是指研究者根据专业知识和实际情况，允许样本统计量与总体参数之间存在的最大误差。容许误差越小，要求样本统计量与总体参数越接近，这就需要抽取更多的样本，以减小抽样误差，满足对精度的要求。比如在估计总体均数时，若容许误差小，就需要更大样本量来保证估计的准确性。