样本含量不足主要会导致第二类错误（即假阴性）的概率增加。在医学研究中，我们通常关注两类错误：第一类错误和第二类错误。
第一类错误是指原假设实际上为真时却拒绝了它，也就是常说的“假阳性”。而第二类错误则是指原假设实际上不成立时未能拒绝它，也即“假阴性”。当样本量过小的时候，统计检验力（即正确地拒绝一个不正确的零假设的能力）会降低，这意味着即使存在实际效应或差异，研究也可能无法检测出来。这种情况下，我们更容易得出错误的结论，认为没有显著性的结果实际上可能是由于样本量不足造成的。
对于
口腔执业助理医师来说，在临床试验或者流行病学调查中如果遇到样本含量不足的情况，应当意识到这可能导致对某些疾病或治疗方法的有效性评估出现偏差。因此，在设计研究方案时应充分考虑所需的最小样本量，并尽可能地增加样本数量以提高研究结果的可靠性和准确性。
此外，当面对小样本的研究成果时，也需要谨慎解读其结论，考虑到可能存在较高的第二类错误风险。在实际临床应用中，结合其他相关证据和专业知识进行综合判断是非常重要的。
