在医疗保健决策越来越受数据驱动的时代，回归分析已成为临床医生和研究人员最强大的工具之一。无论是预测结果、调整混杂因素、建模生存时间还是理解诊断性能，回归模型都为将原始数据转化为临床洞察提供了统计学基础。
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然而，随着技术的不断涌现——从简单的线性回归到更高级的模型，如 Cox 回归、泊松模型或函数数据分析——人们很容易忽略这些工具之间的关联、差异以及互补性。每种模型都有其独特的用途，无论是处理连续测量、分类结果、重复观察还是潜在变量。
本文旨在提供一种结构化的方法，根据临床用例、结局类型和方法学复杂性对回归模型进行分类。目的是为选择合适的工具提供一个实用的参考点，无论您是分析随机试验、探索大规模 EHR 数据还是设计诊断准确性研究。
通过将这些方法组织成概念性的分组——例如连续结局回归、生存时间模型、验证性分析和潜在变量方法——我们可以更好地将统计学选择与研究目标对齐，并提高临床发现的可解释性和影响力。
理解回归模型的全貌不仅仅是一种统计学练习，更是迈向更透明、更精确、更可操作的医疗保健研究的一步。
