No meu campo, a parte descritiva do relatório é extremamente importante, pois define o contexto para a generalização dos resultados. Por exemplo, um pesquisador deseja identificar os preditores de lesão cerebral traumática após acidentes de motocicleta em uma amostra de um hospital. Sua variável dependente é binária e ela tinha uma série de variáveis independentes. A regressão logística multivariável permitiu que ela produzisse os seguintes achados:
- nenhum uso de capacete ajustado OR = 4,5 (IC 95% 3,6, 5,5) comparado ao uso do capacete.
- todas as outras variáveis não foram incluídas no modelo final.
Para ser claro, não houve problemas com a modelagem. Nosso foco é o valor que as estatísticas descritivas podem adicionar.
Sem a estatística descritiva, um leitor não pode colocar essas descobertas em perspectiva. Por quê? Deixe-me mostrar as estatísticas descritivas:
age, years, mean (SD) 54 (2)
males, freq (%) 490 (98)
blood alcohol level, %, mean (SD) 0.10 (0.01)
...
Você pode ver pelo exposto acima que a amostra dela consistia em homens mais velhos e intoxicados. Com essas informações, o leitor pode dizer o que, se houver, esses resultados podem dizer sobre lesões em jovens do sexo masculino ou lesões em motociclistas não intoxicadas ou em motociclistas.
Por favor, não ignore as estatísticas descritivas.