在醫療保健決策越來越受數據驅動的時代，回歸分析已成為臨床醫生和研究人員最強大的工具之一。無論是預測結果、調整混雜因素、建模生存時間還是理解診斷性能，回歸模型都為將原始數據轉化為臨床洞察提供了統計學基礎。

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然而，隨著技術的不斷涌現——從簡單的線性回歸到更高級的模型，如 Cox 回歸、泊松模型或函數數據分析——人們很容易忽略這些工具之間的關聯、差異以及互補性。每種模型都有其獨特的用途，無論是處理連續測量、分類結果、重復觀察還是潛在變量。

本文旨在提供一種結構化的方法，根據臨床用例、結局類型和方法學復雜性對回歸模型進行分類。目的是為選擇合適的工具提供一個實用的參考點，無論您是分析隨機試驗、探索大規模 EHR 數據還是設計診斷準確性研究。

通過將這些方法組織成概念性的分組——例如連續結局回歸、生存時間模型、驗證性分析和潛在變量方法——我們可以更好地將統計學選擇與研究目標對齊，并提高臨床發現的可解釋性和影響力。

理解回歸模型的全貌不僅僅是一種統計學練習，更是邁向更透明、更精確、更可操作的醫療保健研究的一步。