Estadísticas inferenciales para la investigación de la justicia penal
Cuando comienza su turno del día, hojea los informes que llegaron durante la noche. Verá que la Sra. Jenkins terminó en el hospital nuevamente, como resultado del tercer intento de violencia doméstica de su esposo. ¿Se pregunta cuántas veces más la Sra. Jenkins volverá con él y cuántas veces más antes de que termine muerta? Pero también se pregunta si se puede hacer algo. Su departamento carece de fondos para un defensor de víctimas a tiempo completo, pero recuerda haber oído hablar de subvenciones que proporcionan fondos. También sabe que con los datos correctos, es posible que pueda convencer a la administración de la ciudad para que financie incluso un puesto de medio tiempo para un defensor de víctimas, para brindar recursos a las víctimas de la violencia. ¿Pero cómo preparas esta información? ¿Cómo se hace una correlación en los datos?
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Estudiar datos y procesar información son partes importantes del trabajo de justicia penal. Los analistas de delitos usan la información para mostrar la probabilidad de que ocurran varios delitos en ciertas áreas, durante ciertos momentos, y ayudan a dirigir los esfuerzos de ejecución para maximizar la seguridad pública. Las agencias también pueden utilizar la información para obtener fondos de diversas subvenciones o para proporcionar al gobierno federal datos con fines estadísticos.
Los investigadores utilizan algunos de estos datos para hacer una inferencia sobre diferentes tipos de delitos o delincuentes. En esta lección, hablaremos sobre los diversos modelos estadísticos inferenciales y cómo decidir si una hipótesis está respaldada por resultados.
Estadística inferencial
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Los profesionales de la aplicación de la ley utilizan muchas herramientas para ayudarlos en la búsqueda de la justicia, pero a veces, una investigación todavía tiene mucho gris en lugar de ser blanco y negro. La tecnología moderna, como los sistemas de vigilancia, el GPS y los datos de los teléfonos móviles, pueden ayudar a los investigadores a identificar a los sospechosos, pero en su conjunto, la totalidad de la situación puede llevar al investigador a hacer una inferencia sobre el delito. Mediante el uso de datos, un investigador puede tomar una determinación sobre cuándo pueden ocurrir ciertos tipos de delitos.
Una inferencia es cuando usa hechos o datos conocidos para hacer una suposición u opinión. Y al utilizar datos estadísticos, puede llegar a estas conclusiones con un grado relativo de certeza. Con datos descriptivos, es posible que esté usando medidas centrales, como la media, la mediana o la moda, pero al usar datos inferenciales, puede llegar a conclusiones. Por ejemplo, al usar estadísticas inferenciales, un investigador puede encontrar que una determinada área es más propensa a robos en una noche particular de la semana, o que una determinada intersección tiene más probabilidades de sufrir accidentes de tráfico durante épocas específicas del año.
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Puede calcular varios tipos de estadísticas inferenciales para sacar conclusiones. Discutamos esos ahora.
Pruebas T
Las pruebas T se utilizan para comparar medias al estudiar datos. Supongamos que tiene la hipótesis de que Bob Jones ha estado involucrado en una serie reciente de robos de vehículos. La prueba t de una muestra le permite comparar sus datos con una población conocida. Al tomar información descriptiva como el color de cabello, la altura y el peso de los testigos que vieron un robo reciente, podría comparar esos datos con el Sr. Jones, probando su hipótesis para ver si los datos se correlacionan.
Las pruebas t de muestras independientes se utilizarían cuando se toman datos de dos muestras diferentes y no relacionadas y se comparan. Usted plantea la hipótesis de que los programas de alcance comunitario tienen un efecto positivo sobre el crimen. Al revisar los datos de las áreas que tienen programas de vigilancia del vecindario versus los que no los tienen, podría comparar las tasas de criminalidad para ver si su hipótesis es correcta y si estos programas son efectivos. Lo mismo se podría hacer con las pruebas t de muestras dependientes . Al comparar datos de grupos relacionados a lo largo del tiempo, usted plantea la hipótesis de que sus datos mostrarán que programas como la educación sobre drogas en la escuela tienen un efecto en la cantidad de estudiantes que consumen drogas a los 18 años.
ANOVA
ANOVA es un análisis de varianza. Cuando una prueba t solo le permite usar dos conjuntos de datos a la vez, un ANOVA le permite comparar varios conjuntos de medias y comparar diferentes factores en la misma medida. El ANOVA de una vía compara tres o más grupos separados a lo largo de la misma dimensión. Supongamos que comparó las tasas de violencia doméstica perpetrada contra un grupo de mujeres de 18 a 30 años, 31 a 45 y 46 a 60 años. Luego compararía las medias de estos grupos para encontrar las tasas de personas en estos tres grupos que son víctimas de violencia doméstica, o si un grupo experimenta una tasa de violencia más alta que otros.
Si quisiera comparar datos del mismo grupo a lo largo del tiempo, usaría ANOVA dentro de los grupos . Con el ejemplo anterior, podría estudiar la tasa de mortalidad de las mujeres que permanecen en relaciones abusivas o si el abuso termina con el primer arresto del perpetrador.
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Cuando tenga dos o más variables y quiera estudiar si hay interacciones entre estos factores, usaría un ANOVA factorial . Al usar un ANOVA factorial, puede usar datos para estudiar si la pareja agresiva en una relación de violencia doméstica continúa abusando, reduce / aumenta o cesa sus prácticas abusivas cuando el delincuente asiste al manejo de la ira ordenado por la corte.
Valor p
En estadística, un valor p es encontrar la probabilidad más extrema u observada cuando la hipótesis nula es verdadera. Esencialmente, le ayuda a determinar la importancia de su resultado. Se verifica una hipótesis nula para ver si la hipótesis debe aceptarse o rechazarse por una proposición más favorable. Un valor p pequeño, menor o igual a 0.05, indica una fuerte evidencia en contra de la hipótesis nula, mientras que un valor p mayor que 0.05 indica evidencia débil en contra de la hipótesis nula.
Resumen de la lección
Los datos son extremadamente importantes al estudiar los patrones delictivos. Haciendo una inferencia y apoyando su hipótesis a través de pruebas t , ANOVA y valores p , puede estudiar la efectividad de los esfuerzos de patrulla, los servicios para víctimas o buscar financiamiento a través de varios recursos federales para fortalecer los esfuerzos de justicia penal.
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