回归分析在医学研究中发挥着关键作用，使科学家能够探索变量之间的关系。然而，它也有一些限制和潜在的偏差，在生物统计学的背景下需要考虑这一点。
在医学研究中应用回归分析的挑战
医学研究通常涉及复杂且多方面的数据，因此仅使用回归分析来解决所有影响因素具有挑战性。许多医学现象受到多种变量的影响，包括遗传、环境和生活方式因素，回归模型可能无法完全捕获这些因素。
回归分析中的潜在偏差
医学研究中回归分析的主要局限性之一是可能存在偏差。回归模型可能很难解释混杂变量或不同因素之间的相互作用。这可能会导致结果偏差和错误结论，尤其是在处理难以确定因果关系的观测数据时。
过拟合和欠拟合
另一个重要的限制是数据过度拟合或欠拟合的风险。当回归模型过于复杂并且针对特定数据集定制时，就会发生过度拟合，从而导致对新数据的泛化能力较差。相反，当模型过于简单而无法捕捉数据内的真实关系时，就会出现欠拟合，从而导致缺乏预测能力。
需要补充统计方法
认识到回归分析在医学研究中的局限性，必须用其他统计方法来补充这种方法。例如，随机森林或支持向量机等机器学习技术可以提供增强的预测能力，并更好地处理医疗数据中变量之间复杂的非线性关系。
生物统计学和回归分析的复杂性
生物统计学本质上是复杂的，这主要是由于生物和医学数据的复杂性。因此，回归分析的局限性在该领域内被放大，要求研究人员敏锐地解释结果并注意潜在的陷阱。
最终，了解回归分析在医学研究中的局限性强调了采用整体方法进行统计分析、将回归与其他先进方法相结合以获得对复杂医学现象的全面理解的重要性。