本题可根据抽样估计方法中回归估计量、比率估计量、分别回归估计、联合回归估计以及简单估计量的相关性质，对各选项逐一进行分析。 ### 选项A 回归估计量是利用辅助变量与调查变量之间的线性关系来提高估计精度的。回归估计量具有无偏性，即在大样本情况下，其估计值的数学期望等于总体真值。即使在样本量不大的情况下，回归估计量也不一定会出现明显的偏差，它主要是通过建立回归模型来利用辅助变量的信息，从而提高估计的准确性。所以“回归估计量虽然精度较高，但是在样本量不大时会出现明显的偏差”这一描述**错误**。 ### 选项B 比率估计量是利用辅助变量与调查变量之间的比例关系来进行估计的。在样本量不大时，如果辅助变量与调查变量之间存在较好的比例关系，比率估计能够充分利用这种关系，从而可能比回归估计更优。因为回归估计依赖于线性关系的假设，当样本量较小时，线性关系的拟合可能不准确，而比率估计在这种情况下可能更能反映变量之间的真实关系。所以“在样本量不大时，有时候比率估计也会优于回归估计”这一描述**正确**。 ### 选项C 在分层抽样中，分别回归估计是对每一层分别建立回归模型进行估计，而联合回归估计是将所有层的数据合并在一起建立回归模型进行估计。分别回归估计能够更好地适应每一层内部变量之间的关系，考虑到不同层可能具有不同的特征和变量关系，因此可以更准确地利用辅助变量的信息，从而提高估计的精度，通常会优于联合回归估计。所以“在分层抽样中，分别回归估计会优于联合回归估计”这一描述**正确**。 ### 选项D 简单估计量只是基于样本数据本身进行估计，没有利用辅助变量的信息。而其他一些估计方法，如回归估计、比率估计等，会利用辅助变量与调查变量之间的关系来提高估计的精度。因此，简单估计量一般来说精度不算太高。所以“简单估计量由于没有利用辅助变量信息，一般来说精度不算太高”这一描述**正确**。 综上，答案是选项A。
