现在用一个实例来演示如何报告回归分析结果。为了便于大家重复这个实例，我使用的数据是SPSS自带的world95.sav。这是联合国教科文组织（或世界银行之类机构）发表的1995年全球109个国家或地区的“国情”数据，其中含有人口、地理、经济、社会、文化等26个指标。我以其中的birth_rt（每1000人的出生率）为因变量，gpd_car（人均国内生成总值）、urban（城市化，即人口中城市人口比例）、literacy（识字率、即人口中能阅读者比例）和calories（每天卡路里摄入量）等四项为自变量。按表一的原则，我将该回归分析的结果报告在表二中：

http://s1/middle/4a839b9at8326fa9591e0&690

限于篇幅和本文目的，我不对表二的各参数作解读。但想对表中的有关格式做些补充说明。

1. 如何给表格取标题：一般只须描述表内的内容即可。那么，本表的内容是什么呢？是出生率对四个自变量作回归的结果。该四个自变量在表内均有详细介绍，故不必在表格标题中重复。
2. 如何描述变量（包括因变量和自变量）：我先给出每个变量的理论概念名（如必要，可以用英文）、然后在括号中注明其对应的SPSS变量名（这并非必须、而是为了便于大家对照手头的SPSS数据）和操作定义（很有必要、强烈推荐，从中读者可以看到变量是否做过转换、从而得知有关关系的形式、即线性还是非线性）。为何要如何详细地描述变量？APA手册对如何制作各种定量分析结果的表格或图形有一条“独立信息”的基本原则，即每个图表要包含基本信息、以致读者不需参照正文而能够独立读懂该图表。因此，简单地将SPSS输出结果黏贴过来，虽是最常见的做法、但是很坏的习惯。
3. 是否需要报告常数（Constant）：一定要。常数对解读回归模型的实际社会意义，有十分重要的作用。如本表中的常数 = 65.444，意即全球（74个国家或地区）的平均出生率（即在控制了四项自变量的影响之后）为千分之65.4，等等。有一点须注意的是在SPSS的输出结果中，常数是放在第一行的。应该搬到其它自变量之后。
4. 报告哪个回归系数（即标准化还是非标准化系数）：这是最常见问题。以前曾有过“预测派”和“解释派”之争，前者主张只要报告B就够了、而后者则认为只要报告Beta就行了。其实两者反映的是不同的信息，B不受因变量变异程度（variability）的影响、所以同一自变量在各回归模型中的B是可以比较的（很多理论假设需要检验的就是这一问题）；而Beta受因变量变异程度的影响而无法跨越本模型、但是却因其标准化而可以与同一模型中的其它Beta相比（也有很多理论假设希望解决的是这个问题）。因此，APA手册建议同时报告两者（英文第五版pp. 160-161）。
5. 小数点之后取几位：APA手册认为，一般的定量分析结果只须保留两位小数足够。对回归结果来说，Beta、R²值、显著水平等标准化参数（即其取值均在0与1之间）取两位小数最合适。B及其相关指标（标准误差、置信区间）是非标准化的（即取值可以是任意大或任意小），所以要酌情而定，根据变量的量表（scale，即取值范围）大小而多取、少取甚至不取小数点。一般而言，当自变量的量表大于因变量时，其B会取小值、所以需要多取一至数位小数；相反，自变量的量表小于因变量时，其B会取大值、所以可以少取甚至不取小数。在本例中，GDP和卡路里的量表都远大于出生率，所以它们的B值看上去很小（但不一定意味着影响小）。因此，我就没有机械地只取两位小数。大家如果仔细看一下表二，就会发现我的“酌情”规则是“最后一位0之后取两位”，如-0.00042、0.033、-0.034、-0.0041，这与APA手册的“取两位小数”原则的基本精神是一致的。我们日常见到的问题，主要是保留过多的小数点，往往是是直接黏贴SPSS的结果（其内定是6位小数）而不加编辑而造成。
6. 表格内是否有横竖分割线：按APA的规定，除了表格顶部、底部和列标题底部有三条横线外，其余一概不用。很多人简单照搬Word表格的内定线条，不做任何修饰。审稿专家一看就知是“菜鸟”或懒汉所为。
7. p是什么东东？就是SPSS输出中的Sig。p是所有统计学教科书中通用的符号，Sig则只是SPSS的专用。前者更广为认知。

如何报告多个回归模型？以上是如何报告一个回归模型的结果。实际上，一项研究（即一篇论文）中往往涉及数个回归模型。有些作者喜欢为每个回归做一个类似表二的回归结果表。这种方法有两个问题：一是占用过多的空间、二是不利于对各模型进行比较。一般说来，应该而且可以将平行（即全部自变量相同）或交集（即部分自变量相同）的回归模型结果放在同一个表内。我们还是用world95数据，再对死亡率和AIDS发病率分别做一个回归，然后将三个模型的结果放在表三：

http://s16/middle/4a839b9at83270ad5f03f&690

http://s9/middle/4a839b9at83270b2d7aa8&690