临床试验样本量不足可能导致多种不良结果，这些结果可能直接影响研究的可靠性和有效性。以下是一些主要的影响：

1. 结果偏差与误差增大：样本量不足可能导致研究结果出现偏差，无法准确反映总体情况。此外，样本量小还可能增大随机误差，使得研究结果不够准确和稳定。

2. 降低统计效力：样本量不足会降低统计检验的效力，使得研究可能无法检测到实际存在的效应或差异。这可能导致研究者错过重要的发现或得出错误的结论。

3. 难以进行亚组分析：在临床试验中，研究者可能希望对不同的亚组进行分析以了解不同人群对药物的反应。然而，样本量不足会限制这种分析的可能性，使得研究者无法获得更深入的信息。

4. 影响试验的外部有效性：样本量不足可能使研究结果难以推广到更大的总体或不同的人群。这限制了研究结果的实用性和应用价值。

5. 难以获得监管机构的批准：监管机构在审查临床试验数据时，通常会关注样本量是否足够以支持研究结论。如果样本量不足，监管机构可能会要求研究者进行更多的研究或提供更多证据来支持其结论。

6. 浪费资源：样本量不足可能导致整个研究项目的失败，浪费了大量的时间、金钱和人力资源。

因此，在进行临床试验时，研究者应仔细考虑并计算所需的样本量，以确保研究结果的准确性和可靠性。这通常涉及使用统计学方法和相关软件来估计和计算所需的样本量。同时，研究者还应考虑样本的代表性、多样性和可获取性等因素，以确保样本能够充分反映目标总体的特征。