样本含量不足可能会导致以下几个方面的不良后果：
1. 统计效能降低 样本量过小，统计检验力会下降，这可能导致真正的差异或关联无法被检测出来，增加了Ⅱ型错误（即假阴性）的概率。在口腔医学研究中，这意味着可能错过发现某些治疗方法的有效性或是疾病风险因素的机会。
2. 结果的可靠性减弱 由于样本数量有限，所得到的研究结果更容易受到随机误差的影响，从而降低了结论的一致性和可重复性。这不仅影响到科学界的认可度，也可能误导临床实践决策。
3. 泛化能力受限 研究发现难以推广至更广泛的人群中去。小样本可能无法充分代表目标总体的特征，特别是当研究对象具有较高的异质性时（如不同年龄、性别、种族等），这将限制研究成果的应用范围和价值。
4. 增加资源浪费 尽管初期投入较少，但若因样本量不足而导致研究结果无效或需要重新设计实验，则可能造成时间和资金上的额外损失。对于口腔医学领域而言，这不仅涉及到科研经费的问题，还关系到患者参与研究的时间成本以及对医疗资源的占用情况。
因此，在进行任何临床试验或者流行病学调查之前，合理估计并确定适当的样本量是非常重要的，以确保研究的有效性和科学性。
1. 统计效能降低 样本量过小，统计检验力会下降，这可能导致真正的差异或关联无法被检测出来，增加了Ⅱ型错误（即假阴性）的概率。在口腔医学研究中，这意味着可能错过发现某些治疗方法的有效性或是疾病风险因素的机会。
2. 结果的可靠性减弱 由于样本数量有限，所得到的研究结果更容易受到随机误差的影响，从而降低了结论的一致性和可重复性。这不仅影响到科学界的认可度，也可能误导临床实践决策。
3. 泛化能力受限 研究发现难以推广至更广泛的人群中去。小样本可能无法充分代表目标总体的特征，特别是当研究对象具有较高的异质性时（如不同年龄、性别、种族等），这将限制研究成果的应用范围和价值。
4. 增加资源浪费 尽管初期投入较少，但若因样本量不足而导致研究结果无效或需要重新设计实验，则可能造成时间和资金上的额外损失。对于口腔医学领域而言，这不仅涉及到科研经费的问题，还关系到患者参与研究的时间成本以及对医疗资源的占用情况。
因此，在进行任何临床试验或者流行病学调查之前，合理估计并确定适当的样本量是非常重要的，以确保研究的有效性和科学性。
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