在统计学中，置信区间的构建是用于对总体参数进行估计的重要方法。它不仅提供了参数的可能范围，还反映了估计的不确定性。在实际应用中，影响置信区间精度的因素有很多，但并非所有因素都会对精度产生直接影响。因此，了解哪些因素会影响置信区间的精度，哪些不会，对于正确解读统计结果至关重要。

首先，我们需要明确什么是置信区间的精度。通常来说，置信区间的精度可以通过其宽度来衡量：区间越窄，精度越高；反之，则精度越低。而影响置信区间宽度的因素主要包括样本容量、置信水平以及总体标准差等。

1. 样本容量

样本容量是影响置信区间精度的关键因素之一。一般来说，随着样本容量的增加，置信区间的宽度会减小，从而提高精度。这是因为更大的样本能够更准确地反映总体特征，减少抽样误差。

2. 置信水平

置信水平（如95%、99%）决定了我们对区间包含真实参数的信心程度。较高的置信水平会导致置信区间变宽，因为需要覆盖更多的可能性，这会降低精度。因此，置信水平与精度成反比关系。

3. 总体标准差

总体标准差的大小也会影响置信区间的宽度。如果总体数据波动较大（即标准差较大），置信区间也会更宽，精度较低。反之，若总体数据较为集中，置信区间则更窄，精度更高。

然而，在这些因素之外，还有一些变量并不直接影响置信区间的精度。例如：

- 研究者的主观判断

虽然研究者在选择置信水平或样本容量时可能会受到个人偏好影响，但这并不直接改变置信区间的数学计算结果，因此不属于影响精度的因素。

- 数据的收集方式

数据的收集方式（如随机抽样、分层抽样等）虽然会影响数据的代表性，但只要样本具有代表性，就不会直接影响置信区间的精度。精度更多依赖于样本量和标准差等统计量。

- 所使用的软件或工具

不同的统计软件或工具可能会有不同的默认设置，但它们的计算方法通常是基于相同的统计理论，因此不会对置信区间的精度造成实质性影响。

综上所述，在已知的区间估计中，影响置信区间精度的主要因素包括样本容量、置信水平和总体标准差。而像研究者的主观判断、数据收集方式以及所使用的软件等，并不直接影响置信区间的精度。

因此，题目“在已知的区间估计中，以下因素中不影响置信区间精度的是（）”的答案应为：研究者的主观判断 或类似选项，具体需根据题干提供的选项来确定。

通过理解这些因素的作用机制，我们可以更科学地设计实验、分析数据，并合理解释统计结果。