Depression är ett psykiatriskt tillstånd som påför individen lidande och kräver samhällsekonomiska resurser. Med grund i depressionens höga prevalens är en effektiv behandling eftersträvansvärt. Internetbaserad kognitiv beteendeterapi (iKBT) har visats vara effektiv vid depression. Vetskap om vilka behandlingsfaktorer som predicerar behandlingsutfallet möjliggör att optimera behandlingen. Syfte med föreliggande studie var att undersöka om emotionell attityd till behandlingen och förståelse för behandlingens innehåll predicerar behandlingsutfallet i iKBT för depression och vilken som har starkast prediktionsvärde. Totalt 91 patienters arkiverade internetbehandlingar kodades med studiens framtagna kodningsmanual. Resultaten från två multipla regressionsanalyser visar att emotionell attityd till behandlingen signifikant predicerar 20,6% av behandlingsutfallet och att förståelse för behandlingens innehåll predicerar 3,9% men inte signifikant. Emotionell attityd till behandlingen utgör den starkaste prediktorn för behandlingsutfallet men inte en signifikant starkare prediktor. I praktiken innebär resultaten att patientens emotionella attityd till behandlingen kan användas som ett varningstecken gällande behandlingsutfallet. Framtida forskning behövs för att säkerställa konstrukten och för att vidareutveckla kodningsmanualen. / Depression is a psychiatric condition that causes the individual suffering and requires socio-economic resources. Due to high prevalence of depression, effective treatment is desirable. Internet-based cognitive behavioral therapy (ICBT) has been shown to be effective for depression. Knowledge of which treatment factors that predict treatment outcome makes it possible to optimize the treatment. The purpose of the present study was to investigate whether emotional attitude towards the treatment and understanding of the treatment content predicts the treatment outcome in ICBT for depression and which has the strongest predictive value. A total of 91 patients’ archived internet-based treatments were coded with the developed coding manual in the present study. The results from two multiple regression analyzes show that emotional attitude towards the treatment significantly predicts 20,6% of the treatment outcome and that understanding of the treatment content predicts 3,9% but not significantly. Emotional attitude towards the treatment constitutes the strongest predictor of the treatment outcome, but not a significantly stronger predictor. In practice the results imply that the patient's emotional attitude towards the treatment can be used as a warning sign regarding the treatment outcome. Future research is needed to ensure the constructs and to further develop the coding manual.