要将估计误差缩小为原来的一半，我们可以利用估计误差公式进行分析。估计样本均值的标准误差（SE）与样本数量（n）的关系如下：

\[ SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \]

其中，\(\sigma\) 是总体的标准差，\(n\) 是样本大小。

如果希望将误差（标准误差）缩小为原来的 \(\frac{1}{2}\)，则需要满足以下条件：

\[ \frac{\sigma}{\sqrt{n_{\text{new}}}} = \frac{1}{2} \times \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \]

通过简化，我们得到：

\[ \sqrt{n_{\text{new}}} = 2 \times \sqrt{n} \]

两边平方得到：

\[ n_{\text{new}} = 4 \times n \]

因此，为了将误差缩小为原来的一半，需要将样本数量增加 4 倍。正确答案是：

C: 样本增加4倍

### 分析与推导过程：

1. **标准误差公式**：标准误差与样本大小的平方根成反比。
2. **误差缩小关系**：误差缩小为一半即标准误差减少为原来的 \(\frac{1}{2}\)。
3. **代数推导**：用平方根关系推导出所需的新样本大小与原样本大小的关系。

通过以上分析，增加样本数量 4 倍即可满足减少误差的要求。