医用多远统计学logisic回归在医学研究中占据着重要地位。logistic回归分析是医学研究中最常用的多元统计分析方法，其主要应用于应变量为分类变量的情况。logistic回归分析主要分为三种类型：二分类logistic回归、无序分类logistic回归和有序分类logistic回归。在实际应用中，主要分为单因素分析和多因素分析。单因素分析主要应用于当影响因素较少或者仅考虑单一因素的情况，常见的统计分析方法有卡方检验和秩和检验等。而多因素分析则用于影响因素较多或存在连续型变量的情况。
回归模型的一般形式主要被用于估计或预测某事件的发生概率。logistic回归模型的回归系数与优势比OR存在极为密切的关系。在医学研究中，logistic回归模型的回归系数的解释有其特殊含义。例如，对于二分类应变量，暴露相对于未暴露的OR值的自然对数值就是暴露因素为两水平的回归系数B。而对于有序分类变量，每增加一个等级得到的OR值的自然对数值就是x的回归系数。
在应用logistic回归模型时，需要对暴露因素进行量化或编码。例如，对于二分类的暴露因素，未暴露x=0，暴露x=1。而对于有序变量的暴露因素，x取值顺序分别为0，1，2，3等。对于无序分类变量，需要产生k-1个哑变量（取值为0,1），其中参照分类，k-1个哑变量均取值为0。通过这样的编码，可以建立logistic回归模型，并计算出各种统计指标，如回归系数、优势比OR等。
在医学研究中，logistic回归模型常被用于探讨各种疾病与可能的影响因素之间的关系。例如，研究妇女使用雌激素与患子宫内膜癌的关系，使用logistic回归模型可以计算出雌激素对子宫内膜癌的影响作用，从而得出暴露因素的OR值及95%置信区间。另外，logistic回归模型还可以应用于流行病学、卫生统计学等多个领域，如研究吸烟与肺癌的关系、民族与高血压患病的关联、流产史与宫颈病变关系、糖尿病病史与肾病的严重程度等。
无论是在临床医学研究还是基础医学研究中，logistic回归分析都是一种非常重要的统计方法。通过对临床数据的多元统计分析，可以有效地识别疾病发生的风险因素，评估疾病的预防和治疗效果，从而为临床决策提供科学依据。随着计算机技术的发展，logistic回归分析的应用范围将会更加广泛，它在医学领域的价值也将进一步显现。
