¿Podría mostrarse estadísticamente que los autos se usan como armas asesinas?

Hace poco escuché una historia en la que alguien dijo que si querían matar a alguien (y salirse con la suya) lo harían con su automóvil. Citaron varias estadísticas sobre el número de muertes relacionadas con automóviles (incluidos los automóviles que circulan contra peatones) junto con estadísticas adicionales sobre el número de conductores realmente condenados a cualquier tipo de delito ... bla, bla, bla.

Mi pregunta es esta: ¿es estadísticamente factible demostrar que los automóviles SON (estadísticamente hablando) realmente utilizados como armas para cometer asesinatos?

En otras palabras, me doy cuenta de que es posible que no sea posible demostrar que un solo "accidente" de automóvil a peatón fue en realidad un intento de asesinato / cometido. Más bien, me pregunto si se podría imaginar un método en el que se pudiera demostrar que cierto porcentaje de esos 'accidentes' en realidad, con toda probabilidad, no son accidentes en absoluto ...

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— sfletche
fuente

¿Estaba esto en el podcast de Freakonomics?

— Steve S

No puedo imaginar fácilmente cómo: la diferencia entre asesinato y asesinato es "premeditación maliciosa" (un estado mental o motivacional); asesinato y homicidio también se distinguen por tipo de intención. Ninguna de las distinciones parece muy susceptible de análisis estadístico.

— conjugateprior

He ajustado el título para que refleje tu pregunta real.

— conjugateprior

Dada la frecuencia con la que se atropella a las personas en las autopistas, creo que será muy difícil.

— Ian Ringrose

Si bien no es específicamente un método estadístico, dependiendo de dónde ocurrió el accidente, es completamente posible que la ciencia forense determine que un accidente podría haber sido un asesinato. No es posible para todos los accidentes, pero dependiendo de las marcas en el piso que indican cambios de velocidad, informes de testigos oculares de maniobras específicas y otra evidencia de la escena del crimen, puede determinar que ciertos incidentes no fueron realmente accidentes, sino ataques intencionales. Además, en varias jurisdicciones legales, hay personas que han sido condenadas por homicidio involuntario por golpear a alguien con su vehículo.

— Nzall

Esto puede ser una posibilidad remota (prácticamente hablando), pero si pudiera tener en sus manos los pares (víctima, conductor) y tuviera un motor de búsqueda decente en la red social, podría calcular los "grados de separación" entre el conductor y la víctima y luego construya una distribución nula de "grados de separación" asumiendo una asignación aleatoria del conductor y la víctima de la población local donde ocurrió el accidente (por ejemplo, todos los que se encuentran dentro de la distancia de viaje típica). Esto corregirá el efecto de "pueblo pequeño", donde todos tienen vínculos estrechos con todos los demás.

La hipótesis clave es: ¿los pares conductor / víctima reales tienen menos grados de separación que la población en general? Si es así, significa que (a) los conocidos cercanos están de alguna manera "sincronizados" en sus movimientos sobre la ciudad [p. Ej., Estratificación demográfica] (b), al menos algunos de los incidentes parecen involucrar un número inusualmente grande de conocidos cercanos.

Otro enfoque sería hacer una regresión logística con "grados de separación" como la variable, y "probabilidad de accidente / víctima pariing" en el eje y. Una función fuertemente creciente sugeriría un efecto de "cercanía".

Tendría que corroborar esto al ver si alguno de los pares de "alta relación" realmente resultó en un juicio por homicidio y compararlo con la tasa general de acusaciones de homicidio por colisiones de peatones.

Alternativamente, ¿los pares de conductor / víctima reales tienen los grados equivalentes de separación que los pares de asesino / víctima conocidos?

— Alexis

@ Alexis Gran sugerencia! Mi única preocupación es el efecto de "dilución" ... la mayoría de los golpes de peatones probablemente no son premeditados (es decir, realmente son accidentes), por lo que dudo que la prueba general de igualdad de medios para la separación muestre que son similares a los de la clase de asesinatos Sin embargo, su sugerencia sería muy útil si imaginamos la población de parejas de conductores / víctimas como una mezcla de lo que son esencialmente asesinatos y accidentes reales. Entonces podríamos hacer una inferencia sobre el parámetro de mezcla :-) ¡Gracias por la gran sugerencia!

Dos puntos. Principalmente: su preocupación es un gran ejemplo de por qué considerar qué tamaño de efecto es lo suficientemente grande como para ser relevante al usar un análisis de potencia a priori para planificar tamaños de muestra. A continuación: ¿notó mi sutil insinuación de una hipótesis apropiada para las pruebas de equivalencia (y las pruebas de relevancia).

— Alexis

¡@Alexis apunta bien! Gracias por aclarar ... Me perdí tu insinuación

"Todos los que se encuentran a una distancia de viaje" probablemente no sea un buen proxy para "todos en la ruta". El solo hecho de visitar a un amigo hará que conduzca muy cerca de sus vecinos. Cualquier tipo de evento por invitación tendrá una concentración muy alta de personas cercanas que conducen cerca.

— Ben Voigt