大数据分析通常依赖于大量样本以提高统计力和结果的准确性，小样本数据很难达到统计分析中要求的显著性水平，用大数据方法可能难以得出有力的统计结论，可能导致研究结果的不稳定和可信度下降。小样本情况下，复杂的大数据模型（如深度学习模型）容易过拟合，数据集样本量小且采样不够随机或全面，大数据方法得出的模式和关联可能无法准确反映总体情况。机器学习的模型往往作为“黑盒”模型，内部工作机制难以解释。小样本情况下，这种不透明性可能进一步增加分析的不确定性。实际应用中，选择和调整分析方法需要根据具体的研究背景、数据特性和研究目的仔细考虑。处理小样本数据时，需要注意方法的选择和结果的解释，避免误导性的结论。