Potrebbe essere statisticamente dimostrato che le auto vengono utilizzate come armi per omicidio?

Di recente ho sentito una storia in cui qualcuno ha detto che se avessero voluto uccidere qualcuno (e cavarsela) lo avrebbero fatto con la loro macchina. Hanno citato varie statistiche sul numero di decessi correlati all'auto (compresi i pedoni delle macchine) accoppiato con statistiche aggiuntive sul numero di conducenti effettivamente condannati a qualsiasi tipo di crimine ... blah, blah, blah.

La mia domanda è questa: è statisticamente possibile dimostrare che le automobili ARE (statisticamente parlando) sono effettivamente utilizzate come armi per commettere un omicidio?

In altre parole, mi rendo conto che potrebbe non essere possibile dimostrare che ogni singolo "incidente" sulla macchina sul pedone fosse in realtà un tentato / commesso omicidio. Piuttosto, mi chiedo se si possa immaginare un metodo in cui si possa dimostrare che una certa percentuale di quegli "incidenti" in realtà non è affatto un incidente ...

statistical-significance

— sfletche
fonte

Era sul podcast di Freakonomics?

— Steve S

Non riesco facilmente a immaginare come: la differenza tra omicidio e omicidio è la "malizia premeditata" (uno stato mentale o motivazionale); omicidio e omicidio colposo si distinguono anche per tipo di intenzione. Nessuna distinzione sembra molto suscettibile all'analisi statistica.

— conjugateprior

Ho modificato il titolo in modo che rifletta la tua vera domanda.

— conjugateprior

Data la frequenza con cui le persone vengono investite su strade dirette, penso che sarà molto difficile.

— Ian Ringrose,

Sebbene non sia specificamente un metodo statistico, a seconda di dove si è verificato l'incidente, per la scienza forense è del tutto possibile determinare che un incidente avrebbe potuto essere un omicidio. Non è possibile per tutti gli incidenti, ma a seconda dei segni sul pavimento che indicano i cambiamenti di velocità, i rapporti dei testimoni oculari di manovre specifiche e altre prove della scena del crimine, è possibile determinare che determinati incidenti non sono in realtà incidenti, ma attacchi intenzionali. Inoltre, in un certo numero o giurisdizioni legali, ci sono persone che sono state condannate per omicidio colposo per aver colpito qualcuno con il loro veicolo.

— Nzall,

Questo può essere un tiro a segno (praticamente parlando), ma se riuscissi a mettere le mani sulle coppie (vittima, autista) e avessi un decente motore di ricerca sui social network, potresti calcolare i "gradi di separazione" tra autista e vittima e quindi costruire una distribuzione nulla di "gradi di separazione" assumendo un'assegnazione casuale di autista e vittima dalla popolazione locale in cui si è verificato l'incidente (ad esempio, tutti a una distanza di pendolarismo tipica). Ciò sarebbe corretto per l'effetto "piccola città", in cui tutti hanno legami stretti con tutti gli altri.

L'ipotesi chiave è: le coppie guidatore / vittima effettive hanno meno gradi di separazione rispetto alla popolazione in generale? In tal caso, significa che (a) i conoscenti stretti sono in qualche modo "sincronizzati" nei loro movimenti per la città [ad esempio, stratificazione demografica] (b), almeno alcuni degli incidenti sembrano coinvolgere un numero insolitamente elevato di conoscenti stretti.

Un altro approccio sarebbe fare la regressione logistica con "gradi di separazione" come variabile e "probabilità di uguaglianza incidente / vittima" sull'asse y. Una funzione in forte aumento suggerirebbe un effetto di "vicinanza".

Dovresti confermarlo verificando se una qualsiasi delle coppie "ad alto rapporto" ha effettivamente portato a un processo per omicidio e confrontalo con il tasso complessivo di accuse di omicidio per collisioni pedonali.

In alternativa, le coppie pilota / vittima effettive hanno gli stessi gradi di separazione delle coppie assassine / vittime conosciute?

— Alexis,

@Alexis Ottimo suggerimento! La mia unica preoccupazione è l'effetto di "diluizione" ... la maggior parte dei colpi pedonali probabilmente non sono premeditati (cioè sono davvero incidenti), quindi dubito che il test generale sull'uguaglianza dei mezzi per la separazione dimostrerebbe che sono simili a quelli per la classe di omicidi. Tuttavia, il tuo suggerimento sarebbe molto utile se consideriamo la popolazione di coppie guidatore / vittima come una miscela di quelli che sono essenzialmente omicidi e incidenti reali. Quindi potremmo fare un'inferenza sul parametro di missaggio :-) Grazie per l'ottimo suggerimento !!

Due punti. Primo: la tua preoccupazione è un ottimo esempio del perché considerare quale dimensione dell'effetto è abbastanza grande da essere rilevante mentre usi un'analisi di potenza a priori per pianificare le dimensioni del campione. Avanti: hai notato la mia sottile insinuazione di un'ipotesi appropriata ai test di equivalenza (e test di pertinenza).

— Alexis,

@Alexis punti ben presi! Grazie per il chiarimento ... Ho perso la tua insinuazione

"Tutti a distanza di pendolarismo" probabilmente non è un buon proxy per "tutti sulla rotta". Solo il semplice fatto di visitare un amico ti farà guidare in prossimità dei vicini. Qualsiasi tipo di evento su invito avrà una concentrazione molto elevata di persone che conoscono da vicino e guidano in prossimità.

— Ben Voigt,