La regresión es el análisis multivariante más usado en psicología y, también, uno de los que peor se reportan. Aquí tienes qué debe aparecer sí o sí en APA 7, cómo montar la tabla de regresión y los fallos que un revisor detecta a la primera. La guía general está en cómo reportar resultados en APA 7.
Qué debe incluir el reporte de una regresión
En una regresión múltiple en APA 7 reportas dos niveles. Primero, el modelo global: la R² (y la R² ajustada), y su significación mediante la prueba F con sus grados de libertad. Segundo, cada predictor: el coeficiente no estandarizado B con su error estándar, el coeficiente estandarizado β, el valor t y el valor p. Lo habitual es presentar los predictores en una tabla y resumir el modelo en el texto.
Ejemplo en el texto
"El modelo explicó una proporción significativa de la varianza en el bienestar, R² = .34, R²ajustada = .32, F(3, 196) = 33.7, p < .001. La autoestima fue el predictor más fuerte, B = 0.45, SE = 0.08, β = .39, t(196) = 5.6, p < .001, seguida del apoyo social, B = 0.22, SE = 0.07, β = .21, t(196) = 3.1, p = .002."
Recuerda el formato: R, F, B, SE, t y p en cursiva; β (beta, letra griega) en redonda. La R² mantiene el cero inicial; los valores acotados como β o p no lo llevan (β = .39, no 0.39).
La tabla de regresión
Para más de dos predictores, la tabla es obligatoria por claridad. Las columnas estándar son: Predictor, B, SE B, β, t, p y, cada vez más exigido, el intervalo de confianza del 95% de B (95% IC [límite inferior, límite superior]). Formato APA: líneas horizontales arriba, bajo los encabezados y abajo, sin líneas verticales, y una nota al pie con la R² del modelo.
Multicolinealidad, jerárquica y errores frecuentes
Si revisas la multicolinealidad, menciona los factores de inflación de la varianza (VIF) en el texto o en una nota. En una regresión jerárquica, reporta el cambio en R² (ΔR²) y su prueba F en cada bloque, porque es justo lo que justifica el enfoque. Los errores que más penalizan: dar solo los β sin los B y sus errores estándar, olvidar la R² o la prueba F del modelo, interpretar un coeficiente sin la coletilla "manteniendo constantes los demás predictores", y reportar la p como única información ignorando el tamaño del efecto.
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