Mungkinkah ditunjukkan secara statistik bahwa mobil digunakan sebagai senjata pembunuh?

Saya mendengar sebuah cerita baru-baru ini di mana seseorang mengatakan jika mereka ingin membunuh seseorang (dan lolos begitu saja) mereka akan melakukannya dengan mobil mereka. Mereka mengutip berbagai statistik tentang jumlah kematian terkait-otomatis (termasuk mobil-di-pejalan kaki) ditambah dengan statistik tambahan tentang jumlah pengemudi yang benar-benar dijatuhi hukuman untuk segala jenis kejahatan ... bla, bla, bla.

Pertanyaan saya adalah ini: Apakah secara statistik layak untuk menunjukkan bahwa mobil ADALAH (secara statistik) benar-benar digunakan sebagai senjata untuk melakukan pembunuhan?

Dengan kata lain, saya menyadari itu tidak mungkin untuk menunjukkan bahwa satu 'kecelakaan' mobil-di-pejalan kaki sebenarnya adalah percobaan pembunuhan yang dilakukan. Sebaliknya, saya bertanya-tanya apakah suatu metode dapat dibayangkan di mana itu dapat ditunjukkan bahwa beberapa persentase dari 'kecelakaan' itu sebenarnya, kemungkinan besar, bukan kecelakaan sama sekali ...

statistical-significance

— sfletche
sumber

Apakah ini di podcast Freakonomics?

— Steve S

Saya tidak dapat dengan mudah membayangkan bagaimana: perbedaan antara pembunuhan dan pembunuhan adalah 'kebencian yang telah dipikirkan sebelumnya' (keadaan mental atau motivasi); pembunuhan dan pembunuhan juga dibedakan berdasarkan jenis niat. Tidak ada perbedaan yang tampak sangat cocok dengan analisis statistik.

— conjugateprior

Saya telah menyesuaikan judul agar mencerminkan pertanyaan Anda yang sebenarnya.

— conjugateprior

Mengingat seberapa sering orang tertabrak dirveways, saya pikir itu akan sangat sulit.

— Ian Ringrose

Meskipun tidak secara khusus metode statistik, tergantung di mana kecelakaan itu terjadi, sangat mungkin bagi ilmu forensik untuk menentukan bahwa kecelakaan bisa saja pembunuhan. Ini tidak mungkin untuk semua kecelakaan, tetapi tergantung pada tanda di lantai yang mengindikasikan perubahan kecepatan, laporan saksi mata tentang manuver tertentu, dan bukti TKP lainnya, Anda dapat menentukan bahwa insiden tertentu sebenarnya bukan kecelakaan, tetapi serangan yang disengaja. Juga, di sejumlah atau yurisdiksi hukum, ada orang yang dihukum karena pembunuhan karena memukul seseorang dengan kendaraannya.

— Nzall

Ini mungkin tembakan panjang (praktis berbicara), tetapi jika Anda bisa mendapatkan pasangan (korban, pengemudi) dan memiliki mesin pencari jaringan sosial yang layak, Anda dapat menghitung "derajat pemisahan" antara pengemudi dan korban dan kemudian membangun distribusi nol "derajat pemisahan" dengan mengasumsikan penugasan pengemudi dan korban secara acak dari populasi lokal di mana kecelakaan terjadi (misalnya, semua orang dalam jarak komuter yang khas). Ini akan memperbaiki efek "kota kecil", di mana setiap orang memiliki hubungan dekat dengan orang lain.

Hipotesis utamanya adalah: apakah pasangan pengemudi / korban yang sebenarnya memiliki tingkat pemisahan yang lebih sedikit daripada populasi pada umumnya? Jika demikian, itu berarti bahwa (a) kenalan dekat entah bagaimana "disinkronkan" dalam gerakan mereka tentang kota [misalnya, stratifikasi demografis] (b), setidaknya beberapa insiden tampaknya melibatkan sejumlah besar kenalan dekat yang luar biasa.

Pendekatan lain akan melakukan regresi logistik dengan "derajat pemisahan" sebagai variabel, dan "probabilitas kecelakaan / korban pariing" pada sumbu y. Fungsi yang sangat meningkat akan menyarankan efek "kedekatan".

Anda perlu menguatkan ini dengan melihat apakah ada pasangan "hubungan tinggi" yang benar-benar menghasilkan percobaan pembunuhan dan membandingkannya dengan tingkat keseluruhan tuduhan pembunuhan untuk tabrakan pejalan kaki.

Sebagai alternatif, apakah pasangan pengemudi / korban yang sebenarnya memiliki tingkat pemisahan yang setara dengan pasangan pembunuh / korban yang diketahui?

— Alexis

@Alexis Saran yang bagus! Satu-satunya kekhawatiran saya adalah efek "pengenceran" ... sebagian besar hit pejalan kaki mungkin tidak direncanakan (yaitu, mereka benar-benar kecelakaan), jadi saya ragu tes keseluruhan kesetaraan sarana untuk pemisahan akan menunjukkan bahwa mereka mirip dengan yang ada di kelas pembunuhan. Namun, saran Anda akan sangat berguna jika kami membayangkan populasi pasangan pengemudi / korban sebagai campuran dari apa yang pada dasarnya adalah pembunuhan dan kecelakaan aktual. Maka kita bisa melakukan inferensi pada parameter pencampuran :-) Terima kasih atas saran hebatnya !!

Dua poin. Terutama: kekhawatiran Anda adalah contoh yang bagus mengapa mempertimbangkan ukuran efek apa yang cukup besar untuk relevan saat menggunakan analisis kekuatan apriori untuk merencanakan ukuran sampel. Berikutnya: apakah Anda memperhatikan sindiran halus saya tentang hipotesis yang sesuai untuk pengujian kesetaraan (dan pengujian relevansi).

— Alexis

@Alexis poin diambil dengan baik! Terima kasih telah mengklarifikasi ... Saya melewatkan sindiran Anda

"Semua orang dalam jarak komuter" kemungkinan bukan proksi yang baik untuk "semua orang di rute". Hanya fakta bahwa mengunjungi seorang teman akan menyebabkan Anda mengemudi dekat dengan tetangga mereka. Setiap jenis acara atas undangan akan memiliki konsentrasi yang sangat tinggi dari orang-orang yang berkenalan dekat mengemudi di dekatnya.

— Ben Voigt