[問題] 複迴歸的詮釋 (死刑實證)
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作者: danny0838 (道可道非常道) 看板: Statistics
標題: [問題] 複迴歸的詮釋 (死刑實證)
時間: Wed Feb 23 15:35:31 2011
這裡有一篇我國關於死刑嚇阻力的實證研究:http://ppt.cc/1b1K
裡面代表性的研究類型包括:(其他類似,可類推)
A.長期效應分析(P.109~P.131)
A1. P.109~P.110 同時效應-絕對數模式 (一) 以及 P.119 的圖
A2. P.114 同時效應-相對數模式 (一) 以及 P.120 的圖
A3. P.121 墮後效應-絕對數模式 (一) 以及 P.130 的圖
A4. P.125 墮後效應-相對數模式 (一) 以及 P.131 的圖
B.短期效應分析(P.132~P.141)
B1. P.132~P.133 總體之短期效應
B2. P.137~P.138 個體之短期效應
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A1.大致就是根據長期資料,求出像這樣的複迴歸方程式:
總犯罪率t=21.568+0.080被執行死刑人數t+59.425離婚率t+...+et
[OOt≡在t時間點之OO值;e≡殘差]
A2.是求出像這樣的複迴歸方程式:
總犯罪率變化t=21.568+0.080被執行死刑人數變化t+59.425離婚率變化t+...+et
[OO變化t≡在t時間點之OO值-在(t-1)時間點之OO值]
A3.是求出像這樣的複迴歸方程式:
總犯罪率(t+1)=21.568+0.080被執行死刑人數t+59.425離婚率t+...+et
A4.是求出像這樣的複迴歸方程式:
總犯罪率變化(t+1)=21.568+0.080被執行死刑人數變化t+59.425離婚率變化t+...+et
A1.~A4.類的研究,根據論文的數據,
要嘛是[被執行死刑人數]與[總犯罪率]之關係未達統計顯著,
要嘛是達統計顯著且係數為正。
argument是:
Q1. 根據A1.~A4.類之數據,如果結果是顯著且係數為正,意義是:
1.死刑對犯罪有反嚇阻力(如果減少死刑,犯罪率將會減少)
2.無法斷定死刑與犯罪的關係
3.其他?
Q2. 根據A1.~A4.類之數據,如果結果是不顯著,意義是:
1.死刑對犯罪很可能不具嚇阻力
2.無法斷定死刑與犯罪的關係
3.其他?
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B1.是求出像這樣的複迴歸方程式:
殺人犯罪率T=1.531被執行死刑人數t+122.743
[T分別代入t的當月、一個月後、二個月後、三個月後、四個月後]
B1.類的研究,根據原論文的數據,
要嘛是[被執行死刑人數]的係數(原論文記為b)>0,且達統計顯著,
要嘛是未達統計顯著。
argument是:
Q3. 根據B1.類之數據,如果結果是顯著且係數為正,意義是:
1.死刑對殺人犯罪有反嚇阻力(如果減少死刑,殺人犯罪率將會減少)
2.無法斷定死刑與殺人犯罪的關係
3.其他?
Q4. 根據B1.類之數據,如果結果是不顯著,意義是:
1.死刑對殺人犯罪很可能不具嚇阻力
2.無法斷定死刑與殺人犯罪的關係
3.其他?
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我認為Q1.~Q4.的答案皆為2.無法斷定,因為方法論有問題:
我認為,「嚇阻力」是一個相對的概念,
只可能存在如「死刑相對於無罪開釋的嚇阻力」,
可定義為:假想二個一模一樣的社會甲、乙,唯一不同是,
甲對犯了死罪的犯人處以死刑,乙對犯了死罪的犯人處以無罪開釋,
甲乙二者平均犯罪率之差,即是「死刑相對於無罪開釋的嚇阻力」。
A1.~A4.類的研究試圖以「犯罪率和死刑執行數」的變化關係論證死刑的「嚇阻力」;
並認為若二者呈正相關表示執行越多死刑則犯罪越多,反之越少,我認為這不合理。
舉例來說,某班級實施打的教育,數學考卷每少 10 分就打手心一下,
某研究試圖檢驗「打手心對平均分數的幫助」,
方法是統計各週數學小考成績與打手心的關係,結果如下:
週次 1 2 3 4
平均分數 80 85 90 75
打手心總數 40 30 20 50
做出的方程式會是:平均分數=-0.5打手心總數+100
按照A1.~A4.類研究的邏輯,打得越多,分數越低,
可否推論「打手心不但無助增加成績,反而會降低成績」?
我想,合理的解釋應該是:「分數低為因,造成打手心總數高為果」。
因此這個正相關與「打手心對分數的幫助」全然無關,
要驗證這個問題,應該是做對照實驗,即選出條件相似的甲乙兩班,
一班打、一班不打,然後比較二者之平均分數。
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(變化一)
但有人認為,不同於打手心的單變數例子,A1.~A4.是複迴歸分析,
已經把理論上有效的變數(如離婚率)納入迴歸之中,
因此,「犯罪率和死刑執行數」的變化關係可以代表死刑的嚇阻力。
我認為這樣還是怪怪的,如果把「考試難度」變數納入打手心的例子做複迴歸:
做出的方程式可能會是:平均分數=-0.1打手心總數+-0.8考試難度+100
這樣就能推論「打得越多,分數越低」嗎?
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(變化二)
另外有人認為,在墮後效應的研究中(A3. A4. B1. B2.),
研究的是死刑執行後一段時間的犯罪率,
可代表「死刑對犯罪率的影響」,即嚇阻力。
這樣的說法對嗎?
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我認為最奇怪的是,如果這數據能代表死刑的嚇阻力,
這樣的「嚇阻力」到底是什麼樣的概念?相對於什麼?
根據論文的部分結果,[死刑執行數]與[犯罪率]呈正相關,
如果這能證成「死刑越多,犯罪率將因而越高」的因果關係,
不就意味著「如果我們把法律改成所有死罪犯均無罪開釋,犯罪率將下降」?
....我想上面這句應該永遠都不可能成立才對吧XD
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請教各位高手,以上小弟的分析是對的嗎?
如果我是對的,那麼論文數據呈現的正相關關係代表了什麼?應如何詮釋?
尤其是(變化一)和(變化二)....有點想不透
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◆ From: 111.251.82.165
※ 編輯: danny0838 來自: 111.251.82.165 (02/23 15:46)
※ 編輯: danny0838 來自: 111.251.82.165 (02/23 15:49)
※ 編輯: danny0838 來自: 111.251.82.165 (02/23 15:49)
推
02/23 16:43,
02/23 16:43
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02/23 16:43,
02/23 16:43
1、
「所有死刑犯無罪開釋」不就是「死刑少」的極致表現嗎?
如果「死刑↑→犯罪率↑」是事實,
那理論上「所有死刑犯無罪開釋」是否應該得到「犯罪率下降」的結果?
我就是試圖用這個反例否證「死刑↑→犯罪率↑」的正確性。
2、
我前面就提過這個方法沒有「對照組」的奇怪之處,
如果死刑少不是無罪開釋,那這些死刑犯是換成什麼?
把一個死刑犯換成一個終身監禁犯、無期徒刑犯、十年有期徒刑犯、無罪開釋犯,
都是減少一個死刑犯,可是這個數據能說明它們之間的差異嗎?
→
02/23 16:44,
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02/23 16:45,
02/23 16:45
→
02/23 17:47,
02/23 17:47
前二句的意思是說這篇論文做出來的結果都是「未達顯著」和「顯著且係數為正」
二種結果,沒有看到「顯著且係數為負」的,細節可以去看原論文。
至於第三個問題似乎可以為「無顯著」的情況解套,
(即死刑執行數和犯罪率有關但非線性相關)
但「顯著且係數為正」要怎麼解釋呢?
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02/23 17:48,
02/23 17:48
我正是在質疑這點...
至於研究者怎麼想,一來我不清楚,二來礙於篇幅難以細述,
您如果認為這是爭論的關鍵,就麻煩翻閱原始資料囉...XD
※ 編輯: danny0838 來自: 111.251.83.156 (02/23 19:59)
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02/24 10:12, , 1F
02/24 10:12, 1F