--- title: "Como fazer uma regressão logística no JASP?" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-fazer-uma-regressao-logistica-no-jasp canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-fazer-uma-regressao-logistica-no-jasp language: pt-BR published: 2022-11-25T13:15:12.000Z updated: 2026-03-30T15:45:14.289Z modified: 2026-03-30T15:45:14.289Z author: "Alex França" categories: ["Tutoriais"] tags: ["tutorial no JASP"] description: "Aprenda como fazer uma regressão logística no JASP com exemplos práticos, interpretação dos resultados e dicas de como relatar sua análise." source: Blog Psicometria Online --- # Como fazer uma regressão logística no JASP? > Neste post, falaremos sobre como fazer uma regressão logística no JASP de forma prática e eficiente. Primeiramente, explicaremos como carregar os dados e configurar o modelo. Em seguida, detalharemos as opções estatísticas que você deve selecionar. Depois, interpretaremos os principais resultados da... Neste post, falaremos sobre como fazer uma [regressão logística](/o-que-e-regressao-logistica) no JASP de forma prática e eficiente. Primeiramente, explicaremos como carregar os dados e configurar o modelo. Em seguida, detalharemos as opções estatísticas que você deve selecionar. Depois, interpretaremos os principais resultados da saída. Por fim, mostraremos como relatar os achados de forma clara e objetiva. ## Como iniciar uma regressão logística no JASP Para começar, abra o [JASP](/jasp-um-software-gratuito-para-fazer-analise-de-dados) e carregue o banco de dados **Heart Attack.csv**, que pode ser baixado [aqui](https://osf.io/npbjk). Ele contém quatro colunas, a saber, ID do paciente, ocorrência de segundo ataque cardíaco (sim/não), prescrição de exercícios (sim/não) e níveis de estresse (valores maiores indicam maior estresse). A Figura 1 apresenta um *screenshot* do banco de dados no JASP. ![banco de dados do tutorial da regressão logística no JASP.](/uploads/2022-11_banco-de-dados-regressao-logistica-no-jasp.jpg) *Figura 1. Banco de dados do tutorial.* Logo após abrir o arquivo, acesse o módulo *Regressão* e selecione **Regressão logística**. Em seguida, defina “2nd heart attack” como variável dependente, adicione “Stress level” como covariável e “Exercise prescription” como fator. Além disso, mantenha o método de entrada como *enter* (*Entrar*), tal como ilustra a Figura 2. ![configurando a regressão logística no JASP.](/uploads/2022-11_configurando-a-analise-regressao-logistica-no-jasp.jpg) *Figura 2. Configurando a análise no JASP.* Assim que configurar essas opções, o JASP exibirá automaticamente a saída da análise. No entanto, ainda é importante ajustar as opções estatísticas, como veremos a seguir. ## Estatísticas essenciais na regressão logística no JASP Em seguida, clique em *Estatísticas* e marque as seguintes opções: Estimativas, índices de probabilidades ([*odds ratios*](/o-que-e-razao-de-chances-odds-ratio)), matriz de confusão, [sensibilidade e especificidade](/qual-e-a-diferenca-entre-sensibilidade-e-especificidade) (Figura 3). Essas métricas são fundamentais para avaliarmos a qualidade de nosso modelo. ![estatísticas de desempenho e de tamanho de efeito da regressão logística no JASP.](/uploads/2022-11_configurando-a-analise-regressao-logistica-no-jasp-parte-2.jpg) *Figura 3. Solicitando estatísticas do modelo de regressão logística no JASP.* Ao revisar a tabela de resumo do modelo (Figura 4), observe que o *H*1 apresenta os menores escores AIC e BIC, sugerindo uma relação significativa entre a variável dependente e os preditores. ![resumo do modelo de regressão logística no JASP.](/uploads/2022-11_regressao-logistica-no-jasp-resumo-do-modelo.jpg) *Figura 4. Tabela de resumo do modelo.* O teste qui-quadrado, χ²(37) = 21,26, *p* < 0,001, confirma essa associação. Além disso, o *R*² de McFadden é 0,38, valor considerado aceitável, pois modelos com *R*² entre 0,20 e 0,40 geralmente apresentam bom ajuste. Em seguida, vamos explorar com mais detalhes os coeficientes e a matriz de confusão. ## Interpretando os resultados da regressão logística no JASP Em síntese, a tabela de coeficientes (Figura 5) mostra que tanto o nível de estresse, *b* = 0,09, *EP* = 0,04, *χ²*(1) = 4,66, *p* = 0,03, quanto a prescrição de exercícios, *b* = –2,04, *EP* = 0,89, *χ²*(1) = 5,27, *p* = 0,02, são preditores estatisticamente significativos da probabilidade de um segundo ataque ataque cardíaco. ![tabelas dos coeficientes de regressão logística.](/uploads/2022-11_regressao-logistica-no-jasp-coeficientes.jpg) *Figura 5. Tabela dos coeficientes do modelo.* Além disso, uma medida de [tamanho de efeito](/o-que-e-tamanho-de-efeito) útil para interpretarmos os resultados é a razão de chances (*odds ratio*, OR) que, na atual tradução do JASP para o português, aparece sob o rótulo **razão de probabilidade**. No que se refere à razão de chances, valores maiores que 1 indicam relação positiva; menores que 1 indicam relação negativa. Portanto, níveis mais altos de estresse aumentam a probabilidade de um segundo ataque cardíaco (OR = 1,09). Em contrapartida, a intervenção com exercícios reduz significativamente essa probabilidade (OR = 0,13). Em síntese, com uma razão de chances de 0,13, o risco de um segundo evento cai para apenas 13% entre os que receberam a prescrição de atividade física. Além disso, a matriz de confusão ajuda a avaliar a performance do modelo (Figura 6). O JASP mostra que 30 de 40 casos (75%) foram corretamente classificados como positivos ou negativos. Por outro lado, 10 casos foram classificados incorretamente. Como resultado, tanto a sensibilidade quanto a especificidade ficaram em 75%. ![diagnósticos de desempenho da regressão logística: matriz de confusão, sensibilidade e especificidade.](/uploads/2022-11_regressao-logistica-no-jasp-diagnosticos-de-performance.jpg) *Figura 6. Tabelas de diagnóstico de performance: matriz de confusão e métricas de performance.* ## Como relatar os resultados da regressão logística no JASP Você pode reportar os resultados da seguinte forma: > *Realizamos uma regressão logística no JASP a fim de investigar os efeitos do estresse e da prescrição de exercícios sobre a probabilidade de um segundo ataque cardíaco. O modelo foi estatisticamente significativo, χ²(37) = 21,26, p < 0,001, com acurácia geral de 75% (sensibilidade = 75%; especificidade = 75%).* > > *Aumentos nos níveis de estresse se associaram a uma maior probabilidade de um segundo ataque cardíaco, b = 0,09, EP = 0,04, χ²(1) = 4,66, p = 0,03, OR = 1,09. Por outro lado, a intervenção com exercícios se associou a uma redução da probabilidade de um segundo ataque cardíaco para 13%, b = –2,04, EP = 0,89, χ²(1) = 5,27, p = 0,02, OR = 0,13.* Essa forma de relatar os achados facilita a compreensão dos leitores e valoriza a clareza na comunicação científica. ## Conclusão Como vimos, fazer uma regressão logística no JASP é mais acessível do que parece. O *software* oferece recursos intuitivos e resultados estatísticos claros, ideais para pesquisadores em formação ou profissionais da área. Se você precisa aprender análise de dados, então faça parte da [**Psicometria Online Academy**](https://academy-po.psicometriaonline.com.br/?utm_source=blog&utm_medium=organico&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=post), a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. 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