（1-n/N）为有限总体纠正因子，t为误差水平（如正态分布下，95%对应的2倍标准差得分是1.96），p*q为方差，d为置信区间（希望的估计值落入该区间的大小）

Cochran于1977年提出的变量百分比的样本量的近似公式，确实广泛用于统计学中。我们可以逐一分析选项，以确定哪个说法是不正确的。

A: （1-n/N）是有限总体纠正因子
- 这是正确的。有限总体纠正因子用于调整样本量，当总体是有限的情况下，调整样本量以提高估计的准确性。

B: d是置信区间
- 这是不正确的。d实际上是允许的误差或精度（即估计值与真实值之间的最大允许差异），而不是置信区间。置信区间是指在一定置信水平下，估计参数所在的范围。

C: p*q是方差
- 这是正确的。p是样本中某个特定特征的比例，q是1-p，因此p*q是样本比例的方差。

D: t是误差概率
- 这是不正确的。t通常代表在特定置信水平下的t分布的临界值（或z分布的临界值），而不是误差概率。误差概率通常指的是置信水平的补数（例如，95%的置信水平对应的误差概率是5%）。

因此，正确答案是B和D。B和D的说法不正确。