How to Report Regression Results in APA
Relate para cada preditor o b não padronizado e o β padronizado com seu erro padrão, t e p, o R² e o R² ajustado do modelo, o teste F geral, e as verificações de pressupostos (multicolinearidade via VIF, resíduos).
Esta página é uma tradução do original em inglês, revisado por pares. Ver o original (EN)
como relatar resultados de regressão apaO que relatar
- Para cada preditor: o coeficiente não padronizado (b) com seu erro padrão, o coeficiente padronizado (β), o valor de t e o p exato. Um intervalo de confiança de 95% para b é boa prática.
- Ajuste do modelo: R² e R² ajustado, e o teste F geral com seus graus de liberdade e p.
- Verificações de pressupostos: multicolinearidade (VIF, geralmente uma preocupação acima de ~5-10), linearidade e homoscedasticidade a partir de gráficos de resíduos, resíduos normalmente distribuídos, e casos influentes.
- N e os preditores inseridos (e a ordem, para regressão hierárquica com ΔR²).
Use b quando as unidades originais forem relevantes, e β para comparar preditores em uma escala comum; relate ambos quando for útil.
Modelo APA
Uma regressão linear múltipla previu [desfecho] a partir de [preditores] (N = [XXX]). O modelo foi significativo, F([df1], [df2]) = [XX.XX], p < .001, e explicou [XX]% da variância (R² = [.XX], R² ajustado = [.XX]). [Preditor 1] foi um preditor positivo significativo (b = [X.XX], SE = [X.XX], β = [.XX], t = [X.XX], p = [.XXX]), assim como [Preditor 2] (b = [X.XX], SE = [X.XX], β = [.XX], p = [.XXX]); [Preditor 3] não foi (β = [.XX], p = [.XXX]). A multicolinearidade não foi um problema (todos os VIFs < [3]), e os gráficos de resíduos não indicaram violações sérias de linearidade ou homoscedasticidade.
Retire o zero à esquerda para R², β e p; relate p exato ou p < .001.
Erros comuns
- Relatar β sem b (ou vice-versa) quando ambos são informativos, ou identificar errado qual é o padronizado.
- Dar o R² sem o R² ajustado ou o teste F.
- Pular as verificações de pressupostos - multicolinearidade, resíduos, casos influentes (veja diagnósticos).
- Interpretar coeficientes de regressão como efeitos causais a partir de dados observacionais.
- Omitir os erros padrão ou os intervalos de confiança dos coeficientes.
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Perguntas frequentes
Devo relatar coeficientes padronizados ou não padronizados?
Relate ambos quando for útil. O coeficiente não padronizado (b) está nas unidades originais e é melhor quando essas unidades fazem sentido; o coeficiente padronizado (beta) coloca os preditores em uma escala comum, para você comparar sua força relativa. Sempre identifique claramente qual é qual e inclua os erros padrão.
Preciso relatar verificações de pressupostos?
Sim. Declare que você verificou multicolinearidade (VIF), linearidade e homoscedasticidade (gráficos de resíduos), normalidade dos resíduos e casos influentes. Os revisores esperam pelo menos uma declaração breve de que os pressupostos da regressão foram examinados e se algum foi violado.
Qual a diferença entre R-squared e R-squared ajustado?
R-squared é a proporção de variância explicada pelo modelo; R-squared ajustado penaliza o número de preditores, então não infla à medida que você adiciona variáveis. Relate ambos, e confie no R-squared ajustado ao comparar modelos com números diferentes de preditores.
Como citar esta página
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Szymkowiak, A. (2026). How to Report Regression Results in APA. Explonia. https://explonia.com/pt/how-to-report/regression-results-apa/
Last updated: setembro 2026
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