Pourrait-on prouver statistiquement que les voitures sont utilisées comme armes de meurtre?

J'ai récemment entendu une histoire dans laquelle quelqu'un a dit que s'il voulait tuer quelqu'un (et s'en tirer), il le ferait avec sa voiture. Ils ont cité diverses statistiques sur le nombre de décès liés à l'automobile (y compris les piétons en voiture) couplées à des statistiques supplémentaires sur le nombre de conducteurs effectivement condamnés à tout type de crime ... bla, bla, bla.

Ma question est la suivante: est-il statistiquement possible de démontrer que les voitures SONT (statistiquement parlant) réellement utilisées comme armes pour commettre un meurtre?

En d'autres termes, je me rends compte qu'il ne sera peut-être pas possible de démontrer qu'un seul «accident» de voiture contre un piéton était en réalité une tentative / un meurtre. Je me demande plutôt si une méthode pourrait être imaginée dans laquelle il pourrait être démontré qu'un certain pourcentage de ces `` accidents '' ne sont en réalité, selon toute vraisemblance, pas des accidents du tout ...

statistical-significance

— sfletche
source

Était-ce sur le podcast Freakonomics?

— Steve S

Je ne peux pas facilement imaginer comment: la différence entre le meurtre et le meurtre est «la malveillance anticipée» (un état mental ou de motivation); le meurtre et l'homicide involontaire se distinguent également par type d'intention. Aucune de ces distinctions ne semble très propice à l'analyse statistique.

— conjugateprior

J'ai ajusté le titre pour qu'il reflète votre question réelle.

— conjugateprior

Étant donné la fréquence à laquelle les gens sont écrasés sur les voies de circulation, je pense que ce sera très difficile.

— Ian Ringrose, le

Bien qu'il ne s'agisse pas spécifiquement d'une méthode statistique, selon l'endroit où l'accident s'est produit, il est tout à fait possible pour la médecine légale de déterminer qu'un accident aurait pu être un meurtre. Ce n'est pas possible pour tous les accidents, mais en fonction des marquages au sol qui indiquent des changements de vitesse, des rapports de témoins oculaires de manœuvres spécifiques et d'autres éléments de preuve sur les lieux du crime, vous pouvez déterminer que certains incidents n'étaient pas en fait des accidents, mais des attaques intentionnelles. De plus, dans un certain nombre de juridictions, certaines personnes ont été reconnues coupables d'homicide involontaire coupable pour avoir frappé quelqu'un avec leur véhicule.

— Nzall le

Cela peut être long (pratiquement parlant), mais si vous pouviez mettre la main sur les paires (victime, conducteur) et disposiez d'un moteur de recherche de réseau social décent, vous pourriez calculer les "degrés de séparation" entre le conducteur et la victime et ensuite construire une distribution nulle des «degrés de séparation» en supposant que le conducteur et la victime sont assignés au hasard à la population locale où l'accident s'est produit (par exemple, tout le monde à une distance typique de navettage). Cela corrigerait l'effet de «petite ville», où tout le monde a des liens étroits avec tout le monde.

L'hypothèse clé est la suivante: les couples conducteur / victime réels ont-ils moins de degrés de séparation que la population en général? Si tel est le cas, cela signifie que (a) des connaissances proches sont en quelque sorte "synchronisées" dans leurs déplacements en ville [par exemple, la stratification démographique] (b), au moins certains des incidents semblent impliquer un nombre inhabituellement élevé de connaissances proches.

Une autre approche consisterait à effectuer une régression logistique avec "degrés de séparation" comme variable et "probabilité d'accident / victime pari" sur l'axe des y. Une fonction fortement croissante suggérerait un effet de "proximité".

Vous auriez besoin de corroborer cela en voyant si l'une des paires de «relations élevées» a effectivement abouti à un procès pour homicide et de le comparer au taux global d'accusations d'homicide pour collisions avec des piétons.

Alternativement, les couples conducteur / victime réels ont-ils les mêmes degrés de séparation que les couples meurtrier / victime connus?

— Alexis

@Alexis Grande suggestion! Ma seule préoccupation est l'effet de «dilution» ... la plupart des collisions avec des piétons ne sont probablement pas préméditées (c.-à-d., Ce sont vraiment des accidents), donc je doute que le test global d'égalité des moyens de séparation montre qu'ils sont similaires à ceux de la classe des meurtres. Cependant, votre suggestion serait très utile si nous envisageons la population de couples conducteur / victime comme un mélange de ce qui est essentiellement des meurtres et des accidents réels. Ensuite, nous pourrions effectuer l'inférence sur le paramètre de mixage :-) Merci pour la grande suggestion !!

Deux points. Avant tout: votre préoccupation est un excellent exemple de la raison pour laquelle considérer quelle taille d'effet est suffisamment grande pour être pertinente tout en utilisant une analyse de puissance a priori pour planifier la taille des échantillons. Ensuite: avez-vous remarqué mon insinuation subtile d'une hypothèse appropriée aux tests d'équivalence (et aux tests de pertinence).

— Alexis

@Alexis pointe bien! Merci d'avoir clarifié ... J'ai raté votre insinuation

«Tout le monde à distance de navettage» n'est probablement pas un bon proxy pour «tout le monde sur l'itinéraire». Le simple fait de rendre visite à un ami vous amènera à conduire à proximité de ses voisins. Tout type d'événement sur invitation va avoir une très forte concentration de personnes proches qui conduisent à proximité.

— Ben Voigt le