Regressão linear múltipla

Q: Como relatar uma regressão no formato APA 7?

Informe o teste global do modelo (F, gl, p), o R² e o R² ajustado e, para cada preditor, B ou β, o erro-padrão, t e p, de preferência em uma tabela.

Q: Quais pressupostos o StatRyx verifica?

Linearidade, homocedasticidade (Breusch-Pagan), normalidade dos resíduos (Shapiro-Wilk) e multicolinearidade (VIF).

Q: Qual a diferença entre B e β?

B está nas unidades originais das variáveis; β é padronizado e permite comparar a importância relativa dos preditores.

Q: É grátis?

Sim. Você pode fazer 3 análises sem criar conta, e uma conta gratuita acrescenta mais 10 (uma única vez, sem pagamento). Cada resultado inclui o texto no formato APA 7. Os planos pagos (Student a partir de US$ 9/mês) acrescentam mais análises e a exportação para Word, PDF e Excel.

A regressão linear modela a relação entre uma variável de resultado contínua e um ou mais preditores. O coeficiente B indica quanto o resultado muda a cada unidade do preditor, mantendo os demais constantes; o coeficiente padronizado β permite comparar preditores medidos em escalas diferentes, e o R² indica a proporção da variância explicada pelo modelo.

O StatRyx verifica os pressupostos automaticamente: linearidade, homocedasticidade (teste de Breusch-Pagan), normalidade dos resíduos (Shapiro-Wilk) e multicolinearidade (VIF de cada preditor). A tabela completa — B, β, erros-padrão, t, p e intervalos de confiança de 95 % — é apresentada no formato APA 7.

Quando usar

Você quer prever um resultado contínuo a partir de um ou mais preditores
Você quer conhecer a contribuição única de cada preditor controlando os demais
Você está testando um modelo teórico
Você quer saber quais variáveis são os melhores preditores

Quando não usar

O resultado é binário (sim/não) — use a regressão logística
O resultado é uma categoria ordenada (por exemplo, um único item Likert) — use a regressão logística ordinal
Os preditores são muito correlacionados entre si (VIF > 10) — use menos preditores ou uma análise de componentes principais

Como relatar (APA 7)

Foi utilizada uma regressão linear múltipla para prever o desempenho a partir da satisfação no trabalho, do tempo de casa e das horas de treinamento. O modelo foi significativo, F(3, 196) = 18.74, p < .001, R² = .22, R² ajustado = .21. A satisfação no trabalho foi o preditor mais forte (β = .38, p < .001), seguida das horas de treinamento (β = .21, p = .003); o tempo de casa não foi significativo (β = .08, p = .19).

Envie seu arquivo (Excel, CSV ou SPSS), escreva sua pergunta em português e receba o resultado com o texto no formato APA 7. Sem instalar nada e sem sintaxe.

Analisar meus dados grátis →

Perguntas frequentes

Como relatar uma regressão no formato APA 7?

Informe o teste global do modelo (F, gl, p), o R² e o R² ajustado e, para cada preditor, B ou β, o erro-padrão, t e p, de preferência em uma tabela.

Quais pressupostos o StatRyx verifica?

Linearidade, homocedasticidade (Breusch-Pagan), normalidade dos resíduos (Shapiro-Wilk) e multicolinearidade (VIF).

Qual a diferença entre B e β?

B está nas unidades originais das variáveis; β é padronizado e permite comparar a importância relativa dos preditores.

É grátis?

Sim. Você pode fazer 3 análises sem criar conta, e uma conta gratuita acrescenta mais 10 (uma única vez, sem pagamento). Cada resultado inclui o texto no formato APA 7. Os planos pagos (Student a partir de US$ 9/mês) acrescentam mais análises e a exportação para Word, PDF e Excel.

Mais análises em português

Esta página em inglês · Todas as análises (em inglês) · Español