统计功效：样本量不平衡可能影响统计检验的功效。较少的“是”样本可能导致对其影响的估计不够稳定，从而影响结果的可靠性。
效应大小：虽然p值显著，效应大小也很重要。样本不平衡可能导致“是”组的效应看起来更强或更弱，这需要进一步分析。
潜在偏倚：样本分布不均可能引入偏倚，影响中介变量的测量和解释。要确保模型的假设未被违反，特别是在处理不平衡数据时。
模型复杂性：如果路径模型较复杂，可能会掩盖某些变量的真实关系。建议简化模型或采用不同的方法（如加权分析）来验证结果。
交互效应：可能存在其他变量与二分变量的交互作用，导致结果显著，但未在当前模型中考虑

那就去做啊

要是这是可以重新做的 我就不会问了

非常感谢