根据统计学中的抽样理论，当允许误差减少时，样本容量需要增加，以确保估计的精确度。

在重复抽样的情况下，样本容量 \( n \) 与允许误差 \( E \) 之间的关系可以表示为：

\[ n = \left(\frac{Z \cdot \sigma}{E}\right)^2 \]

其中，\( Z \) 是正态分布的临界值，\( \sigma \) 是总体的标准差，\( E \) 是允许误差。

假设原始允许误差为 \( E \)，然后误差缩小为原来的二分之一，即 \( E' = \frac{E}{2} \)。那么新的样本容量 \( n' \) 变为：

\[ n' = \left(\frac{Z \cdot \sigma}{E/2}\right)^2 = \left(\frac{2 \cdot Z \cdot \sigma}{E}\right)^2 = 4 \cdot \left(\frac{Z \cdot \sigma}{E}\right)^2 = 4n \]

因此，当误差缩小为原来的二分之一时，样本容量需要是原来的 4 倍。

所以正确答案是：**A: 扩大为原来的4倍**。