Poderia ser mostrado estatisticamente que carros são usados ​​como armas de assassinato?

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Recentemente, ouvi uma história em que alguém dizia que, se quisessem matar alguém (e se safar), o fariam com o carro. Eles citaram várias estatísticas sobre o número de mortes relacionadas a automóveis (incluindo carros sobre pedestres), juntamente com estatísticas adicionais sobre o número de motoristas realmente condenados a qualquer tipo de crime ... blá, blá, blá.

Minha pergunta é a seguinte: É estatisticamente viável demonstrar que os carros SÃO (estatisticamente falando) realmente usados ​​como armas para cometer assassinato?

Em outras palavras, eu percebo que pode não ser possível demonstrar que um único 'acidente' de carro em pedestre foi realmente uma tentativa / assassinato cometido. Em vez disso, estou me perguntando se um método pode ser imaginado no qual possa ser demonstrado que alguma porcentagem desses 'acidentes' é realmente, com toda a probabilidade, não acidentes.

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Isso foi no podcast da Freakonomics?
Steve S
Não consigo imaginar com facilidade como: a diferença entre assassinato e assassinato é 'malícia premeditada' (um estado mental ou motivacional); assassinato e homicídio culposo também se distinguem por tipo de intenção. Nenhuma das distinções parece muito favorável à análise estatística.
conjugateprior
Ajustei o título para que ele reflita sua pergunta real.
conjugateprior
Dada a frequência com que as pessoas são atropeladas nas vias de acesso, acho que será muito difícil.
Ian Ringrose
Embora não seja especificamente um método estatístico, dependendo de onde o acidente aconteceu, é inteiramente possível para a ciência forense determinar que um acidente poderia ter sido assassinato. Não é possível para todos os acidentes, mas, dependendo das marcações no chão que indicam mudanças de velocidade, relatos de testemunhas oculares de manobras específicas e outras evidências da cena do crime, você pode determinar que determinados incidentes não foram realmente acidentes, mas ataques intencionais. Além disso, em várias jurisdições legais, há pessoas que foram condenadas por homicídio culposo por bater em alguém com seu veículo.
Nzall 8/09/14

Respostas:

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Isso pode ser um tiro no escuro (praticamente falando), mas se você pudesse colocar as mãos nos pares (vítima, motorista) e possuir um mecanismo de pesquisa de rede social decente, poderia calcular os "graus de separação" entre o motorista e a vítima e, em seguida, construa uma distribuição nula de "graus de separação" assumindo a atribuição aleatória de motorista e vítima da população local onde o acidente ocorreu (por exemplo, todos os que estão dentro da distância de deslocamento típica). Isso corrigiria o efeito "cidade pequena", onde todos têm laços estreitos com todos.

A hipótese principal é: os pares motorista / vítima reais têm menos graus de separação do que a população em geral? Nesse caso, significa que (a) conhecidos íntimos são de alguma forma "sincronizados" em seus movimentos sobre a cidade [por exemplo, estratificação demográfica] (b), pelo menos alguns dos incidentes parecem envolver um número incomumente grande de conhecidos íntimos.

Outra abordagem seria fazer a regressão logística com "graus de separação" como variável e "probabilidade de acidente / vítima aparecendo" no eixo y. Uma função fortemente crescente sugere um efeito de "proximidade".

Você precisaria corroborar isso verificando se algum dos pares de "alta relação" realmente resultou em um julgamento por homicídio e compará-lo com a taxa geral de acusações de homicídio por colisão de pedestres.


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Como alternativa, os pares motorista / vítima reais têm graus de separação equivalentes aos pares conhecidos de assassino / vítima?
Alexis Alexis
@Alexis Ótima sugestão! Minha única preocupação é o efeito de "diluição" ... a maioria dos acessos a pedestres provavelmente não é premeditada (ou seja, são realmente acidentes), por isso duvido que o teste geral de igualdade de meios de separação mostre que são semelhantes aos da classe de assassinatos. No entanto, sua sugestão seria muito útil se vislumbrarmos a população de pares motorista / vítima como uma mistura do que são essencialmente assassinatos e acidentes reais. Então poderíamos realizar inferência no parâmetro de mixagem :-) Obrigado pela ótima sugestão !!
Dois pontos. Acima de tudo: sua preocupação é um ótimo exemplo de por que considerar qual tamanho de efeito é grande o suficiente para ser relevante ao usar uma análise de potência a priori para planejar tamanhos de amostras. Em seguida: você notou minha insinuação sutil de uma hipótese apropriada ao teste de equivalência (e teste de relevância).
Alexis8 /
Pontos @Alexis bem tomadas! Obrigado por esclarecer ... Eu perdi a sua insinuação
"Todo mundo dentro da distância do trajeto" provavelmente não é um bom proxy para "todo mundo na rota". Apenas o simples fato de visitar um amigo fará com que você dirija próximo dos vizinhos. Qualquer tipo de evento por convite terá uma concentração muito alta de pessoas próximas que estão próximas.
Ben Voigt