在样本量给定的条件下，第一类错误与第二类错误中一个减小必导致另一个增大

正确答案是A: 必然增大。

专业分析如下：

在假设检验中，第一类错误（Type I Error）是指在实际为真时错误地拒绝了原假设 \( H_0 \)。第二类错误（Type II Error）是指在实际为假时错误地接受了原假设 \( H_0 \)。

当我们减少第一类错误的概率（通常记为 \( \alpha \)），意味着我们提高了显著性水平的标准，这通常需要一个更严格的临界值来拒绝原假设。这会使得我们更少地拒绝原假设，从而降低了拒绝原假设的概率。

然而，当我们减少第一类错误的概率时，第二类错误的概率（通常记为 \( \beta \)）会增加。因为在更加严格的标准下，即使原假设是假的，我们也更难拒绝它，从而增加了接受原假设（即犯第二类错误）的概率。

因此，在样本量给定的条件下，当第一类错误减小时，第二类错误必然增大。