样本量不足可能会导致几个主要的统计学问题：
1. 检验效能降低：样本量过小，可能导致研究缺乏足够的检验效能（即检测到实际存在差异的能力）。这意味着即使在两组之间确实存在差异或关联，由于样本量太小，研究可能无法达到统计显著性水平，从而错误地接受无效假设。
2. 估计精度下降：较小的样本量通常会导致参数估计值的标准误增大，使得对总体参数的真实值估计不够准确。这会影响结果解释的有效性和可靠性。
3. 增加I型和II型错误率：一方面，当研究设计未能充分考虑所需的最小样本量时，可能会增加犯第二类错误（即假阴性）的风险；另一方面，在多重比较的情况下，小样本也可能导致第一类错误（即假阳性）的概率上升。
4. 结果的外部效度受限：如果样本规模太小，则该结果可能难以推广到更广泛的人群中。因为小样本往往不能很好地代表目标总体，所以其研究发现可能不具备普遍适用性或代表性。
因此，在进行口腔医学相关研究时，合理确定样本量对于确保研究的有效性和可靠性至关重要。
1. 检验效能降低：样本量过小，可能导致研究缺乏足够的检验效能（即检测到实际存在差异的能力）。这意味着即使在两组之间确实存在差异或关联，由于样本量太小，研究可能无法达到统计显著性水平，从而错误地接受无效假设。
2. 估计精度下降：较小的样本量通常会导致参数估计值的标准误增大，使得对总体参数的真实值估计不够准确。这会影响结果解释的有效性和可靠性。
3. 增加I型和II型错误率：一方面，当研究设计未能充分考虑所需的最小样本量时，可能会增加犯第二类错误（即假阴性）的风险；另一方面，在多重比较的情况下，小样本也可能导致第一类错误（即假阳性）的概率上升。
4. 结果的外部效度受限：如果样本规模太小，则该结果可能难以推广到更广泛的人群中。因为小样本往往不能很好地代表目标总体，所以其研究发现可能不具备普遍适用性或代表性。
因此，在进行口腔医学相关研究时，合理确定样本量对于确保研究的有效性和可靠性至关重要。
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