面对审稿人提出的关于分组样本量差距太大的问题，您可以尝试以下几种策略：
1. **使用权重**: 在回归分析中给较小的组（即Z=1）赋予较高的权重。这样做可以减少样本量差异带来的影响，确保两组数据在分析中的代表性。
2. **采用倾向得分匹配(PSM)或逆概率加权(IPW)**: 这些方法可以帮助您平衡Z=0和Z=1两个组之间的观测值数量，从而更公平地比较两者。通过这些技术，您可以构建一个“虚拟”样本，其中两组的大小更加接近。
3. **进行子样本稳健性检验**: 在回归分析中，不仅使用整个样本，还对一些随机抽取的小样本（如Z=1组）做同样的分析。如果结果在小样本和大样本中都一致，那么可以增强结论的可靠性。
4. **增加透明度**：清晰地报告为什么两组样本量差异显著，并解释这是否可能影响研究结果。同时，讨论这个局限性并提出未来研究的方向。
5. **采用合成控制法**: 如果Z=1的组样本过少，可以尝试使用与Z=0相同特征的其他观测值来构建一个“合成”对照组，以进行更可靠的比较。
6. **使用多水平模型或混合效应模型**: 这种方法能有效处理小样本问题，特别是当研究涉及多个层面的数据时。这些模型能够更好地考虑数据中的层次结构，并提高分析效率。
7. **Bootstrap 方法**：通过重新抽样技术来估计小样本组的参数分布和标准误。这种方法有助于评估回归系数的稳定性，尤其是在样本量较小的情况下。
在采取上述措施的同时，请确保您的研究方法论部分详细说明所采用的方法和原因，以便审稿人能理解您如何解决他们关心的问题。此外，在回复意见中明确表达您是如何处理该问题，并解释为什么认为这不会影响研究结果的有效性也非常重要。
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