Arabaların cinayet silahı olarak kullanıldığı istatistiksel olarak gösterilebilir mi?

Geçenlerde birisinin birisini öldürmek (ve ondan kurtulmak) isterse bunu arabalarıyla yapacağını söylediği bir hikaye duydum. Otobanla ilgili ölümlerin (yaya arabaları dahil) sayısıyla ilgili çeşitli istatistikler ve aslında her türlü suça mahkum edilen sürücülerin sayısı hakkında ek istatistikler verdiler ... falan, falan, falan.

Sorum şu: Arabaların (istatistiksel olarak) cinayet işlemek için gerçekten silah olarak kullanıldığını göstermek istatistiksel olarak mümkün mü?

Başka bir deyişle, herhangi bir yaya araba kazasının 'gerçekten de bir girişim / işlenmiş cinayet olduğunu kanıtlamanın mümkün olmayabileceğini anlıyorum. Aksine, bu 'kazaların' bir kısmının aslında her durumda, hiç de kaza olmadığı gösterilebilecek bir yöntemin hayal edilip edilemeyeceğini merak ediyorum ...

statistical-significance

— sfletche
kaynak

Bu Freakonomik podcast'te miydi?

— Steve S

Nasıl kolayca hayal edemiyorum: cinayet ve öldürme arasındaki fark 'daha önce bahsedilen kötü niyet' (zihinsel veya motivasyonel bir durum); cinayet ve adam öldürme de niyet türüyle ayırt edilir. Her iki ayrım da istatistiksel analize çok uygun görünmüyor.

— konjugateprior

Başlığı gerçek sorunuzu yansıtacak şekilde ayarladım.

— konjugateprior

İnsanların yollarda ne sıklıkla geçtiği göz önüne alındığında, bence çok zor olacak.

— Ian Ringrose

Özel olarak istatistiksel bir yöntem olmasa da, kazanın meydana geldiği yere bağlı olarak, adli bilimin bir kazanın cinayet olabileceğini belirlemesi tamamen mümkündür. Tüm kazalar için mümkün değildir, ancak zemindeki hız değişikliklerini gösteren işaretlere, belirli manevraların göz tanığı raporlarına ve diğer suç mahalli kanıtlarına bağlı olarak, belirli olayların gerçekte kaza değil, kasıtlı saldırılar olduğunu belirleyebilirsiniz. Ayrıca, bir dizi veya yasal yargı alanında, aracıyla birine vurduğu için adam öldürmekten hüküm giymiş insanlar vardır.

— Nzall

Bu uzun bir atış (pratik olarak konuşabilir) olabilir, ancak (kurban, sürücü) çiftlerini ellerine alabilir ve iyi bir sosyal ağ arama motoruna sahip olsaydınız, sürücü ve kurban arasındaki "ayrılık derecelerini" hesaplayabilirsiniz. ve daha sonra, kazanın meydana geldiği yerel nüfustan (ör., tipik işe gidip gelme mesafesindeki herkes) sürücünün ve mağdurun rastgele atanmasını varsayarak "ayrılık derecelerinin" sıfır dağılımını oluşturun. Bu, herkesin herkesle yakın bağları olan "küçük kasaba" etkisini düzeltir.

Temel hipotez şudur: Gerçek sürücü / kurban çiftleri genel olarak nüfustan daha az ayrılma derecesine sahip mi? Eğer öyleyse, (a) yakın tanıdıkların şehir hakkındaki hareketlerinde bir şekilde "senkronize edildiği" anlamına gelir [örneğin, demografik tabakalaşma] (b), olayların en azından bir kısmının alışılmadık derecede çok sayıda yakın tanıdık içerdiği görülmektedir.

Başka bir yaklaşım da değişken olarak "ayrılma derecesi" ile lojistik regresyon yapmak ve y ekseninde "kaza / mağdurun ayrılma olasılığı" olacaktır. Güçlü bir şekilde artan bir fonksiyon bir "yakınlık" etkisi önerir.

"Yüksek ilişki" çiftlerinden herhangi birinin gerçekten bir cinayet davasıyla sonuçlanıp sonuçlanmadığını görmek ve bunu yaya çarpışmaları için genel cinayet iddiası oranıyla karşılaştırmak gerekir.

Alternatif olarak, gerçek sürücü / mağdur çiftleri bilinen katil / mağdur çiftleri ile aynı derecede ayrılma derecelerine sahip midir?

— Alexis

@Alexis Harika bir öneri! Benim tek endişem "seyreltme" etkisi ... çoğu yaya isabet muhtemelen önceden tasarlanmış değil (yani, gerçekten kazalar), bu yüzden ayrılık için eşitlik genel eşitlik testi sınıf için benzer olduğunu göstereceğini şüpheliyim cinayetler. Bununla birlikte, sürücü / kurban çiftlerinin nüfusunu esasen cinayet ve fiili kazaların bir karışımı olarak öngörürsek, öneriniz çok yararlı olacaktır. Sonra karıştırma parametresi üzerinde çıkarım yapabilir :-) Büyük öneri için teşekkürler !!

İki puan. Her şeyden önce: Endişeniz, örnek boyutlarını planlamak için a priori güç analizi kullanırken hangi etki büyüklüğünün alakalı olacak kadar büyük olduğunu dikkate almanın harika bir örneğidir . Sonraki: denklik testine (ve alaka testine) uygun bir hipotezin ince bir şekilde benimsenmiş olduğunu fark ettiniz mi ?

— Alexis

@Alexis puan iyi alınmış!

"Gidiş mesafesindeki herkes" muhtemelen "güzergahtaki herkes" için iyi bir proxy değildir. Bir arkadaşı ziyaret etmenin sadece gerçeği, onların komşularına yakın bir yere gitmenize neden olacaktır. Her türlü davet daveti, yakınlarda araç kullanan çok yakından tanışmış insanlara sahip olacak.

— Ben Voigt