Хорошо, но ошибки расчётов тут явно ни при чём, вопрос не о них, а о том, что такое вообще критерий согласия и какие у него есть свойства. В частности, что такое ошибки первого и второго рода (или размер и мощность критерия), какой их смысл и на что их значения влияют. Если объём выборки велик, то, конечно, точность статистических выводов возрастает. Однако разве шансы принять основную гипотезу зависят только от объёма выборки? Давайте расмотрим две ситуации.

Пусть сначала, для простоты, у нас есть выборка объёма 1, такая: x1=0 (целое число - тоже для примера). А критерий согласия - какой хотите. Согласуется ли эта выборка с предположением, что выборка извлечена из нормального стандартного распределения? А из нормального распределения с параметрами a=-1 и sigma=1? А из нормального распределения с параметрами a=0.1 и sigma=1? А из равномерного распределения на отрезке [-1, 1]? А из распределения Бернулли с вероятностью успеха 1/2? Ответьте и сделайте вывод. Если не хватает каких-то сведений о критерии, я добавлю их.

Пусть выборка большая-большая, скажем, 10 000 чисел, извлечена из нормального стандартного распределения. Берем какой-нибудь критерий согласия, проверяем гипотезу о стандартном нормальном распределении. Потом тем же критерием - о, например, нормальном с параметрами a=0.1 и sigma=1. Как Вы думаете, будет ли отвергнута основная гипотеза во втором случае? От чего это зависит?