A Gyilkosság és a Többszörös Regresszió Mítoszai

Script: http://crab.rutgers.edu/~goertzel/mythsofmurder.htm

Ted Goertzel

Megjelent a The Skeptical Inquirer, 26. kötet, 1. szám, 2002. január/február, 19-23.

Spanyol fordítás, mint “El Modelo Econometrico Como Ciencia Basura” a Psicologia Politica, No 24 (Valencia, Spanyolország).

Ha szeretne hosszabb, technikai jellegű változatot készíteni a Word-formátumban, kattintson ide.

Úgy gondolja, hogy minden egyes alkalommal, amikor a fogvatartottat az Egyesült Államokban végrehajtják, nyolc jövőbeli gyilkosságot elriasztanak? Úgy gondolja, hogy a rejtett fegyverek szállítására engedéllyel rendelkező polgárok 1% -os növekedése az állam gyilkossági ráta 3,3% -os csökkenését okozza? Véleménye szerint az 1990-es években a bűnözés visszaesése 10-20% -át az 1970-es évek abortuszainak növekedése okozta? Vagy hogy a gyilkossági ráta 1974 óta 250% -kal nőtt volna, ha az Egyesült Államok nem épített ki olyan sok új börtönből?

Ha ezeket a tanulmányokat félrevezeti, előfordulhat, hogy a rosszindulatú tudomány egy veszélyes formájára esett: a matematikai modellek használata nem mutatott előrejelző képességet a politikai következtetések levonására. Ezek a vizsgálatok felületesen lenyűgözőek. A rangos intézmények jó hírű társadalomtudósainak írása gyakran szerepel a tudományos folyóiratokban. Komplex statisztikai számításokkal kitöltve pontos számszerű “tényeket” szolgáltatnak, amelyek vitathatatlanokként használhatók a politikai érvekben. De ezek a “tények” fogják a bölcseket. Mielőtt egy festék száraz lenne, egy másik teljesen más “tényekkel” jelenik meg. Tudományos megjelenésük ellenére ezek a modellek nem felelnek meg az alapvető kritériumnak egy hasznos matematikai modellhez: a véletlenszerű esélyekhez képest jobb előrejelzések készítéséhez.

Bár a közgazdászok e misztikus művészet vezető szakemberei, a szociológusok, a kriminológusok és más társadalomtudósok ennek változatai is vannak. Különböző nevek ismertek, köztük az “ökonometriai modellezés”, “strukturális egyenletmodellezés” és “útvonalelemzés”. Mindezek a módszerek a változók közötti összefüggések használatára okozati következtetések levonására. A probléma ezzel, hiszen bárki, akinek a statisztikája volt, tudja, hogy ez a korreláció nem oksági. A két változó közötti összefüggések gyakran “hamisak”, mert valamilyen harmadik változó okozta őket. Az ökonometriai modellek megpróbálják leküzdeni ezt a problémát azáltal, hogy elemzésükbe bevonják az összes releváns változót egy statisztikai módszer segítségével, amelyet “többszörös regressziónak” neveznek. Ha valakinek tökéletes mérése lenne az összes oksági változónak, akkor ez működne. De az adatok soha nem elégségesek. Nem sikerült ismételt erőfeszítéseket tenni a többszörös regresszió használatára a közpolitikai kérdésekre adott végleges válaszok elérése érdekében.

De sok társadalomtudós nem szívesen fogadja el a kudarcot. Éveken át tanult és tanították a regressziós modellezést, és továbbra is használják a regressziót, hogy olyan ok-okozati érveket hozzanak létre, amelyeket az adatok nem igazolnak. Ezeket az érveket a többszörös regresszió mítoszainak nevezem, és példaként négy gyilkossági tanulmányt szeretnék használni.

1. Mítosz: Több fegyver, kevesebb bűnözés.

John Lott, a Yale Egyetem közgazdásza egy ökonometriai modellt alkalmazott azzal a céllal, hogy “az állampolgárok elrejtett fegyverek elrejtése lehetővé teszi az erőszakos bűncselekményeket, a véletlen halálesetek növelése nélkül”. Lott elemzésében olyan “törvényeket” bocsátottak ki, amelyek a helyi hatóságokat arra kötelezik, hogy egy rejtett fegyverengedélyt adjanak ki minden olyan törvénytisztelő állampolgárnak, aki az egyetértést kérelmezi. Lott becslése szerint a lakosságban a pisztoly-tulajdonjog minden egyes százalékos növekedése a gyilkossági arányok 3,3% -os csökkenését okozza. Lott és társszerzője, David Mustard 1997-ben közzétették tanulmányuk első verzióját az interneten, és tízezrei töltötték le. Politikai fórumok, újságok oszlopai és gyakran igen bonyolult viták tárgya volt a világhálón. Egy olyan könyvben, amelyben a “Több Guns, Kevésbé Krimi” címû címû címet kapta, Lott megalázta a kritikusokat, azzal vádolva, hogy ideológiát állítanak elõ a tudomány elõtt.

Lott munkája egy példa a statisztikai egyfelől. Több adattal és összetettebb elemzéssel rendelkezik, mint bárki, aki a témát tanulmányozza. Azt követeli, hogy bárki, aki vitatja az érveit, nagyon bonyolult statisztikai vitába merül, olyan számítások alapján, amelyek olyan nehézkessé válnak, hogy nem szokásos asztali számítógépekkel végezhetők el. Felszólítja azokat, akik nem értenek egyet vele, hogy töltse le adatkészletét, és újra számolja ki a számításokat, de a legtöbb társadalomtudós nem hiszi, hogy megéri a sokszor ismétlődő sikertelen módszereket. A legtöbb fegyverzetellenőrző kutató egyszerűen kiküszöbölte Lott és Mustard követeléseit, és folytatta munkáját. Két nagyon tisztelt bűnügyi igazságügyi kutató, Frank Zimring és Gordon Hawkins (1997) írtak egy cikket, amely szerint:

Éppúgy, ahogyan Lott és Mustár úr a gyilkossági tényezők egyik modelljével statisztikai maradványokat állíthat fel, amelyek azt sugallják, hogy a törvényeket “kiadják” a gyilkosságok csökkentésére, arra számítunk, hogy egy meghatározott ökonometrikus képes ugyanazon történelmi időszakok kezelésére különböző modellekkel és módszerekkel Ellentétes hatások. Az ökonometriai modellezés egy kétélű kard, amely megkönnyíti a statisztikai eredményeket, hogy felmelegítse minden csík valódi hívőinek szívét.

Zimring és Hawkins igaza volt. Egy éven belül két meghatározó ökonometrikus, Dan Black és Daniel Nagin (1998) publikált egy tanulmányt, amely kimutatta, hogy ha kicsit megváltoztatták a statisztikai modellt, vagy alkalmazták az adatok különböző szegmenseire, Lott és Mustard megállapításai eltűntek. Black és Nagin úgy találta, hogy amikor Floridát eltávolították a mintáról, “a gyilkosság és a nemi erőszak aránya nem volt kimutatható”. Arra a következtetésre jutottak, hogy “a Lott és a Mustár modellen alapuló következtetés nem megfelelő, és eredményeit nem lehet felelősen felhasználni a közpolitika kialakításához”.

John Lott azonban vitatta az elemzést, és továbbra is támogatta a sajátját. Lott évente 1977 és 1992 között adatokat gyűjtött Amerikának minden egyes megyéjére vonatkozóan. A probléma ezzel az, hogy Amerika megyéi óriási méreteket és társadalmi jellemzőket mutatnak. Néhány nagy, amely nagyvárosokat tartalmaz, az Egyesült Államokban elkövetett gyilkosságok igen nagy hányadát teszi ki. Amint ez történik, ezeknek a nagyon nagy megyéknek “nem adnak ki” pisztolyt szabályozó törvényeket. Ez azt jelenti, hogy Lott masszív adatkészlete egyszerűen alkalmatlan a feladatáért. Nem volt változata a legfontosabb oksági változójában – “kiadja” a törvényeket – azon a helyen, ahol a legtöbb gyilkosság történt.

Nem említette ezt a korlátozást könyvében vagy cikkeiben. Amikor rájöttem, hogy a nagyvárosokban nem adok ki “törvényeket” saját adatmódomban, megkérdeztem róla. Vállat vonta le, mondván, hogy elemzésében “kontrollálta” a populáció méretét. De a statisztikai kontroll bevezetése a matematikai elemzésben nem tükrözte azt a tényt, hogy egyszerűen nem volt adat a nagyvárosok számára, ahol a gyilkossági probléma a legégetőbb volt.

Volt egy kis idő, hogy megtalálja ezt a problémát az adataival, mivel nem ismertem a pisztoly kérdését. De Zimring és Hawkins azonnal rájöttek rá, mert tudták, hogy “törvényeket” hoznak létre olyan államokban, ahol a Nemzeti Puska Szövetség erőteljes volt, nagyrészt délen, nyugaton és vidéki térségekben. Ezek olyan államok voltak, amelyek már kevés fegyveres korlátozással rendelkeztek. Megfigyelték, hogy ez a jogalkotási történelem csalódást okoz “az a képességünk, hogy összehasonlítjuk a tendenciákat a” más államok “trendjeivel, hiszen az államok, amelyek megváltoztatták a jogszabályokat, különböznek az olyan államok helyétől és alkotmányától, amelyek nem, a jogalkotási kategóriákon belüli összehasonlítás mindig Hogy a demográfiai és a regionális hatásokat összekeverik a különböző jogrendszer viselkedési hatásaival. ” Zimring és Hawkins továbbá megjegyezte, hogy:

Lott és Mustár természetesen tisztában vannak ezzel a problémával. Megoldásuk, szabványos ökonometriai technika, olyan statisztikai modell kiépítése, amely az Idaho és New York City közötti különbségeket ellenőrzi, amelyek befolyásolják a gyilkosságot és a bűnözési arányokat, kivéve a törvényeket. Ha képesek vagyunk “meghatároznunk” a gyilkosság, a nemi erőszak, a betörés és az automatikus lopás legfontosabb hatásait modellünkben, akkor megszüntetjük ezeknek a tényezőknek a különböző tendenciákra gyakorolt hatását. A Lott és a Mustár olyan modelleket készít, amelyek a demográfiai adatok, a gazdasági adatok és a bűncselekmények különböző jogsértésekre gyakorolt hatását becslik. Ezek a modellek a végső statisztikai otthoni főzés, hiszen ezek a szerzők készítik ezeket a szerzőket, és csak azokat a adatokat vizsgálják, amelyeket a jogszerűen hordozó hatások értékelésében használnak.

Lott és Mustár összehasonlították az Idaho, West Virginia és Mississippi trendjeit Washington, D.C. és New York City trendjeivel. Ami valójában megtörtént, az 1980-as években és az 1990-es évek elején a nagyobb keleti városokban a robbanásveszélyes emberölések robbanásszerűen robbantak. Lott egész érvelése arra a követelésre jutott, hogy a nagyrészt vidéki és nyugati “kibocsátó” államok megmentették a repedezéssel összefüggő gyilkossági járványt, mert “törvényeket” bocsátanak ki. Ezt soha nem vették volna komolyan, ha az egyenletek labirintusa nem fedte le.

2. Mítosz: Több ember bebörtönzése több embert vág a bűnözésre

A Lott és a Mustár eset kivételes volt, csak az általa kapott közfigyelemben. Elég gyakori, még akkor is tipikus, mert a rivális tanulmányokat ökonometriai módszerekkel teszik közzé, ezzel ellentétes következtetések levonására. Gyakran nincs semmi bizonyítéktalanul hibás az analízis egyikével sem. Egyszerűen eltérő adatkészleteket vagy különböző technikákat használnak különböző eredmények eléréséhez. Úgy tűnik, hogy a regressziós modellek bármilyen eredményt elérhetnek anélkül, hogy bármilyen módon megsértenék a regressziós elemzés szabályait. Egy kivételesen őszinte kijelentés a bizonytalanságról ebben a helyzetben két nagyra becsült kriminológus, Thomas Marvell és Carlisle Moody (1997: 221) beszámoltak egy olyan tanulmány elfogadásáról, amelyről a börtönöket a gyilkossági arányok miatt végezték. Azt jelentették, hogy:

Széles körben terjesztették [azok] megállapításait, az alkalmazott adatokkal együtt, a kvantitatív elemzésre szakosodott kollégáknak. A leggyakoribb válasz az, hogy nem hisznek az eredményekben, bármennyire is jó a statisztikai elemzés. E téma mögött a nem hivatalos, de ritkán közzétett fogalom az, hogy a társadalomtudósok a kívánt eljárások manipulálásával elérhetik a kívánt eredményt. Valójában a börtönpopulációk hatásával kapcsolatos becslések széles köre a kutatás mallehetőségének bizonyítéka. A következtetések – még azok között is, akik rendszeresen publikálják a mennyiségi vizsgálatokat – az, hogy bármennyire alaposan elemezhető, az eredmények nem hitelesek, hacsak nem felelnek meg az előzetes elvárásoknak. A kutatási fegyelem nem sikerül ilyen keretben.

Nagyszerű érdemeikért Marvell és Moody egyenesen elismerték a problémákat többszörös regresszióval, és javaslatokat tettek a javításra. Sajnos egyes ökonometrikusok annyira elmerülnek modellekben, hogy elveszítik az önkényes magatartásukat. Elgondolkodnak abban, hogy modellek valóságosabbak, érvényesek, mint a rendetlen, ellenszenves, “ellenőrizetlen” valóság, amelyet magyarázni akarnak.

3. Mítosz: Az emberek végrehajtása vágja el a bűntettet

1975-ben az American Economic Review megjelent egy cikket egy Michigan-i Egyetem Isaac Ehrlich vezető közgazdásztól, aki becslése szerint mindegyik kivégzés nyolc gyilkosságot tartalmazott. Ehrlich előtt a halálbüntetés hatékonyságának legismertebb szakembere Thorsten Sellen volt, aki sokkal egyszerűbb elemzési módszert alkalmazott. Sellen elkészítette a különböző államok tendenciáit összehasonlító grafikonokat. Kevés vagy semmilyen különbséget nem talált a halálbüntetéssel vagy anélkül államok között, így arra a következtetésre jutott, hogy a halálbüntetés nem jelentett különbséget. Ehrlich egy statisztikai adatgyűjtés mellett azt állította, hogy elemzésére sokkal hatásosabb volt, mert minden olyan tényezőt ellenőrzött, amely befolyásolja a gyilkossági arányokat.

Még azelőtt, hogy megjelent volna, Ehrlich munkáját az Egyesült Államok Ügyvédje idézte fel az Egyesült Államok Legfelsőbb Bírósága által benyújtott amicus curiae rövidítéssel a halálbüntetés védelmében. Szerencsére a Bíróság úgy döntött, hogy nem támaszkodik Ehrlich bizonyítékaira, mert más kutatók nem erősítették meg. Ez bölcs volt, hiszen egy-két másfél éven belül egy másik, hasonlóan kifinomult ökonometriai elemzést is közöltek arról, hogy a halálbüntetésnek nincs elrettentő hatása.

Az Ehrlich munkájával kapcsolatos ellentmondás olyan fontos volt, hogy a Nemzeti Kutatási Tanács összehívott egy kék szalaggal foglalkozó szakértői testületet annak felülvizsgálatára. Alapos felülvizsgálat után a testület úgy döntött, hogy a probléma nemcsak Ehrlich modelljével, hanem az ökonometriai módszerek használatával is foglalkozik a büntető igazságszolgáltatási politikákkal kapcsolatos ellentmondások megoldása érdekében. Ők (Manski, 1978: 422) arra a következtetésre jutottak, hogy:

mivel az ilyen elemzésre várhatóan rendelkezésre álló adatok korlátozottak, és mivel a bűnözői magatartás annyira összetett lehet, nem szabad elvárni egy olyan végleges viselkedésbeli vizsgálat kialakulását, amely az elrettentési politikák viselkedési hatásairól szóló valamennyi vitát pihenteti.

A legtöbb szakértő most úgy véli, hogy Sellennek igaza volt, hogy a halálbüntetésnek nincs kimutatható hatása a gyilkossági arányokra. De Ehrlich nem volt meggyőzve. Most egy magányos igaz hívő a modellje érvényességében. Egy közelmúltbeli interjúban (Bonner és Fessendren, 2000) ragaszkodott ahhoz, hogy “ha a halálbüntetés, mint a munkanélküliség, a jövedelemegyenlőtlenség, az elfogás veszélye és a halálbüntetés igénybevételének hajlandósága változik, jelentős elrettentő hatást fejt ki”.

4. Mítosz: A legalizált abortusz az 1990-es években okozta a bűncselekményt.

1999-ben John Donohue és Steven Levitt tanulmányt készítettek, amelyben új magyarázatot adtak az 1990-es években elkövetett gyilkossági ráta gyengeségéről. Azt állították, hogy az Egyesült Államok legfelsőbb bíróságának 1973-as abortuszának legalizálása a nem kívánt gyermekek születésének csökkenését okozta, akik aránytalanul nagy számban bűncselekményként nőttek fel. Az ezzel az érvvel kapcsolatos probléma az, hogy az abortusz legalizálása egyszeri történelmi esemény volt, és az egyszeri események nem nyújtanak elegendő adatot az érvényes regressziós elemzéshez. Igaz, hogy az abortuszt korábban egyes államokban legalizálták, mint mások, és Donohue és Levitt ezt a tényt használja fel. De ezek az államok ugyanazokat a történeti folyamatokat vetették át, és sok más dolog történt ugyanazon történelmi időszakban, amely a gyilkossági arányokat eredményezte. Egy érvényes regressziós analízisnek mindegyikét meg kell ragadnia, és meg kell vizsgálnia őket egy sor variációval. A meglévő adatok ezt nem teszik lehetővé, így a regressziós elemzés eredményei attól függően változnak, hogy mely adatokat választják ki elemzésre.

Ebben az esetben Donohue és Levitt úgy döntött, hogy a tizenkét éves időtartamon át a változásra összpontosít, figyelmen kívül hagyva az évek ingadozását. Ezzel James Fox (2000: 303) rámutatott: “az elmúlt időszakban a legtöbb bűncselekményben bekövetkezett változást kimaradták”, az 1980-as évek végi feltörekvő tendencia és a lefelé irányuló korrekció a repedés utáni években. Valami olyasmit, mint a holdfázis hatásainak tanulmányozása az óceáni árapályokra, de csak az alacsony dagályú időszakokra vonatkozó adatokat rögzítik.”

Amikor ezt a cikket írtam, egy olyan mondatot is magában foglaltam, amely szerint “hamarosan egy másik regressziós elemző valószínűleg újra elemzi ugyanazokat az adatokat, és különböző következtetéseket fog elérni”. Néhány nappal később, a feleségem egy újságcikket adott nekem egy ilyen tanulmányról. A szerző nem volt más, mint Yale John Lott, John Whitley-vel együtt az Adelaide-i Egyetemen. Ugyanazokat a számokat vetették össze, és arra a következtetésre jutottak, hogy “az abortusz legalizálása megnövelte a gyilkossági arányokat körülbelül 0,5 és 7 százalék között” (Lott és Whitely, 2001).

Miért ilyen határozottan eltérő eredmények? Mindegyik szerzők egyszerűen más módon választották meg a nem megfelelő adatmodell modellezését. Az ökonometria nem hozhat érvényes általános jogot a történelmi tényből, hogy az 1970-es években az abortuszt legalizálta és az 1990-es években a bűncselekmény lecsökkent. Legalább néhány tucat ilyen történelmi tapasztalatra lenne szükségünk egy érvényes statisztikai teszthez.

Következtetések.

A statisztikai modellezésben alkalmazott savas próba a predikció. A predikciónak nem kell tökéletesnek lennie. Ha egy modell jóval jobb, mint a véletlenszerű találgatás, akkor hasznos. Például, ha egy modell a véletlenszerű találgatáshoz képest valamivel jobban megjósolni tudná a részvényárakat, nagyon gazdag lenne a tulajdonosai számára. Így sok erőfeszítés történt a tőzsdei árak tesztelésére és értékelésére. Sajnos azok a kutatók, akik ökonometriai technikákat alkalmaznak a szociálpolitikák értékelésére, ritkán alkalmazzák modelljüket a prediktív tesztekre. Az ürügyük az, hogy túl sokáig tart az eredmények ismerete. Nem kapsz új adatokat a szegénységről, az abortuszról vagy a gyilkosságról néhány perc alatt, ahogyan a tőzsdei árakkal. De a kutatók más módszerekkel is képesek a prediktív tesztelésre. Készíthetnek egy modellt egy joghatóságból vagy időtartamból származó adatok felhasználásával, majd felhasználhatják más időpontokból vagy helyekről származó adatok előrejelzésére. De a legtöbb kutató egyszerűen ezt nem teszi meg, vagy ha a modellek sikertelenek, és az eredményeket soha nem publikálják.

A közpolitikai kérdéseket ökonometriai tanulmányokat közzétevő folyóiratok gyakran nem igénylik a prediktív tesztelést, ami azt mutatja, hogy a szerkesztők és az értékelők alacsony elvárásaik vannak a területükön. Így a kutatók meghatározott időre adatokat gyűjtenek, és finomhangolást végeznek, majd módosítják modelljüket, amíg meg nem magyarázzák azokat a trendeket, amelyek már megtörténtek. Mindig van számos módja ennek, és a modern számítógépekkel nem szörnyen nehéz megpróbálni, amíg megtalálsz valamit, ami illik. Ezen a ponton a kutató megáll, feljegyzi az eredményeket, és elküldi a lapot közzétételre. Később egy másik kutató módosíthatja a modellt, hogy más eredményt érjen el. Ez kitölti a tudományos folyóiratok oldalát, és mindenki azt állítja, hogy nem veszi észre, hogy kevés vagy semmilyen előrelépés nem történt. De nem vagyunk közelebb az érvényes ökonometriai modellhez a gyilkossági rátákkal szemben, mint mi voltunk amikor Isaac Ehrlich 1975-ben publikálta az első modellt.

A tudományos közösségnek nincs megfelelő eljárása a széles körben alkalmazott kutatási módszer meghiúsulásának elismerésére. Azok a módszerek, amelyek a vezető egyetemeken végzett posztgraduális programokban és a tekintélyes folyóiratokban megjelentek, rendszerint fennmaradnak. Sok laikus azt feltételezi, hogy ha egy tanulmányt publikáltak egy szakértői folyóiratban, akkor ez érvényes. A vizsgált esetek azt mutatják, hogy ez nem mindig így van. A szakértői felülvizsgálat biztosítja, hogy a bevett gyakorlatokat követték, de ez kevés segítséget jelent, ha maguk a gyakorlatok hibásak.

1991-ben David Freedman, a Berkeley-i Kaliforniai Egyetem kiváló szociológusa és a mennyiségi kutatási módszerekről szóló tankönyv szerzője megrázta a regressziós modellezés alapjait, amikor őszintén kijelentette: “Nem hiszem, hogy a regresszió nagy horderejű Ok-okozati érv, és a regressziós egyenletek önmagukban sem sokat segítenek a zavaró változók szabályozásában” (Freedman, 1991: 292). Freedman cikke számos erős reakciót váltott ki. Richard Berk (1991: 315) megfigyelte, hogy Freedman érvelése “a legtöbb kvantitatív szociológus számára igen nehéz lesz elfogadni, empirikus vállalkozásuk középpontjába kerülve, és ezáltal veszélyezteti az egész szakmai karrierjüket”.

A kritikusokkal szemben, akik bizonyos bizonyítékot akarnak arra, hogy előrejelezhetik a tendenciákat, a regressziós modellek gyakran visszaállnak a statisztikai egyszersmindelembe. Olyan bonyolult érvek szólnak, hogy csak más, jól képzett regressziós elemzők képesek megérteni, sőt megcáfolni őket. Gyakran ez a technika működik. A potenciális kritikusok egyszerűen lemondanak a frusztrációról. A Philadelphia Inquirer David Boldt (1999), miután meghallgatta John Lott-ot a rejtett fegyverekről és gyilkosságokról, és más szakértőkkel való ellenőrzésről, panaszkodott, hogy “a tudományos megfontolások megpróbálása szinte hülye feladat. Statisztika, dummy változók és “Poisson” vs. “legkisebb négyzetek” adatelemzési módszerek. ”

Boldtnak igaza volt, hogy gyanítja, hogy a hülye küldetésébe csábítják. Valójában nincs olyan fontos megállapítás a szociológiában vagy a kriminológiában, amely nem közölhető újságírókkal és politikai döntéshozókkal, akiknek hiányoznak az ökonometriai fokozatok. Ideje elismerni, hogy a császárnak nincs ruhája. Ha ökonometriai modellt mutatnak be, a fogyasztóknak ragaszkodniuk kell ahhoz, hogy bizonyítani tudják, hogy az adatgyűjtés során felhasznált adatoktól eltérő adatok alakulhatnak ki. Azok a modellek, amelyek nem felelnek meg ennek a tesztnek, a szemét tudománya, függetlenül attól, hogy az elemzés összetett.

HIVATKOZÁSOK

Berk, Richard.A. 1991. Toward a methodology for mere mortals,” Sociological Methodology 21: 315-324.
Boldt, David. 1999. “Study evidence on guns,” Philadelphia Inquirer, December 14. 2000. május 17-én letöltött: http://www.phillynews.com/inquirer/99/Dec/14/opinion/BOLDT14.htm.
Black, Dan. and Daniel Nagin 1998. Do right-to-carry laws deter violent crime? Journal of Legal Studies 27: 209-219.
Bonner, Raymond and Ford Fessendren. 2000. States with no death penalty share lower homicide rates,” New York Times, September 22. Letöltött: http://www.nytimes.com/2000/09/22/national/22DEAT.html.
Donohue, John and Steven Levitt. 1999. Legalized Abortion and Crime. Stanford University Law School. 2000. augusztusban letöltve: http://papers.ssrn.com/paper.taf?ABSTRACT_ID=174508.
Fox, James. 2000. Demographics and U.S. homicide, In A. Blumstein and J. Wallman (eds.), The Crime Drop in America, Cambridge University Press, New York, pp. 288-317.
Freedman, David 1991. Statistical models and shoe leather. Sociological Methodology 21: 291-313.
Lott, John. 2000. More Guns, Less Crime: Understanding Crime and Gun Control Laws. University of Chicago Press, second edition with additional analyses.
Lott, John. and John Whitley. 2001. Abortion and crime: Unwanted children and out-of-wedlock births,” Yale Law & Economics Research Paper No. 254. 2001. július 9-én letöltött: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=270126.
Marvell, Thomas and Carlisle Moody, C. 1997. The impact of prison growth on homicide. Homicide Studies 1: 205-233.
Zimring, Frank and Gordon Hawkins. 1997. Concealed handguns: the counterfeit deterrent, The Responsive Community 7: 46-60.

 

About The Author

admin

Comments are closed.