当样本量减小时，以下分析对于每个统计量的潜在变化可能会有所帮助：

1. **卡方值（Chi-square value）**：
- **分析**：卡方检验用于评估观察频率和期望频率之间的差异。当样本量减小时，卡方值可能会降低，因为较小的样本量可能导致更小的观察和期望频率的差异。
- **潜在结果**：卡方值不一定增大，通常会变得不稳定。

2. **P值（P-value）**：
- **分析**：P值表示观察结果与原假设相符的概率。在较小的样本量下，统计检验的力量（power）较低，因此P值可能会变大，因为变得不容易拒绝原假设。
- **潜在结果**：P值通常会增大。

3. **Cramer’s V**：
- **分析**：Cramer’s V是衡量名义变量之间关联强度的统计量。它受到样本量的影响较小，因为它标准化了卡方统计量。
- **潜在结果**：Cramer’s V的变化不确定，但通常不会因为样本量减少而显著增大。

4. **Odds Ratio（优势比）**：
- **分析**：优势比用于定量描述两类事件发生的可能性比率。样本量的变化对优势比的点估计影响不大，但会影响其置信区间的宽度。
- **潜在结果**：优势比本身不会因为样本量减少而系统性增大，但结果会更不稳定。

综上分析，**B: P值增大** 是最可能发生的情况，因为在样本量减少时统计检验的显著性水平通常会下降，导致P值增大。这是因为较小的样本量通常降低了统计检验发现显著差异的能力。