在美国进行IVD（体外诊断）产品的临床试验时，统计分析模型的选择取决于试验的设计、数据类型和试验假设。以下是一些常见的统计分析模型和其应用情境：

t检验和ANOVA分析：用于比较两个或多个组之间的平均数差异，例如在不同临床状态或治疗组之间比较生物标志物水平的变化。

非参数检验：适用于不满足正态分布假设的数据，例如Wilcoxon秩和检验用于比较中位数差异。

回归分析：用于探索IVD产品性能与预测变量（如治疗效果、生物标志物水平等）之间的关系，例如线性回归、逻辑回归等。

生存分析：适用于评估IVD产品对生存时间或事件的影响，如Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。

聚类分析：识别受试者群体中的潜在子群，根据生物标志物的模式或其他特征将受试者分组。

机器学习方法：例如支持向量机（SVM）、随机森林等，用于预测或分类试验结果，例如预测患者的诊断结果或治疗反应。

多变量分析：控制多个变量影响，例如多元线性回归，以评估IVD产品性能和其他影响因素之间的关系。

敏感性分析：评估试验结果对不同参数或假设变化的敏感性，结果的稳健性和可靠性。