在心理学和统计学中，同质性越高的样本往往会导致信度估计偏低。这是因为信度的计算基于真分数理论，而真分数在实际研究中难以直接获取，因此我们依赖于统计模型进行估算。

根据统计学原理，信度的估算涉及对样本分数的变异程度进行测量。标准差是衡量这种变异的重要指标。当样本的同质性较高时，即大部分个体的得分集中在某一范围内，标准差会相应减小。由于信度的估计与标准差呈负相关，标准差较小意味着信度容易被低估。

具体而言，假设有两组分数，一组具有较高的同质性，即大部分分数集中在平均值附近；另一组则分布较为广泛。在同质性较高的情况下，虽然分数看起来较为稳定，但实际上这种稳定性可能会导致信度低估。这是因为信度公式中包含标准差作为分母，标准差减小会使得信度值偏低。

因此，同质性较高的样本虽然可能显示出较高的稳定性，但在信度评估中却容易出现低估的问题。这一现象需要研究者在进行信度分析时予以注意，以确保评估结果的准确性和可靠性。