※ 引述《danny0838 (道可道非常道)》之铭言： : ※ 引述《Oikeiosis (怎麽啦)》之铭言： : : 不执行死刑不等於废除死刑我同意 : 如果你我都同意「不执行死刑」和「废除死刑」不相等， : 由於在这个论文里，［废除死刑］是一个完全没被讨论到的变数。， : 因此此篇论文所分析的［死刑执行数］和［命案犯罪率］无论呈正相关或无相关， : 皆无由推论「废除死刑後命案犯罪率不会上升」←这才是我们真正想挖掘的 : 故据此主张废除死刑无害或有益有待商榷。 我同意你的看法 该论文没有谈到废除死刑後的效果 该论文谈论的是死刑执行的效果 而且得到结论是执行更多死刑不会减低未来的犯罪率 剩下我们想不想挖掘其他推论 或是 支持什麽政策 那不是实证研究的长项 : : 但是文献中 死刑吓阻力的定义就是死刑执行数与犯罪率的关系 : : 倘使你有某种全新的定义 : : 也就是你要探讨 死刑制度存而不实施的效果 : : 那你可能需要有另外的探讨方法 而不能直接拿这些论文的方法论来套用 : : 毕竟 死刑吓阻力 就是执行死刑数与未来犯罪间的关系 这是非常清楚确定的 : 我们期待的「（想像）吓阻力」是「执行一个人的死刑，未来可减少的命案死亡人数」， : 任何人都可以自己定义一个「吓阻力」的操作型定义， : 但如果我们有理由相信这个操作型定义很糟，与我们的期待落差很大， : 那这个实证做得再完美，对解决问题仍然没有太大帮助。 : 为什麽你相信「执行死刑数与命案犯罪率的依变关系」足以代表「吓阻力」？ 你还有其他的吓阻力的定义可以选用 包括所谓「一般吓阻」学说 也就是所谓只要悬而不用就有效果的那种学说 请自己想个可以研究其效果的方法吧 我没有意见啊 : 我不这麽认为，就如之前提到的问题： : 你不回我回， : 违规停车率越高，极可能越多人被开单，当然越多人缴违规停车罚锾， : 比照此论文之分析法， : 我们极可能得到［缴违规停车罚锾人数］(x)上升时，［违规停车率］(y)亦对应上升， : （而实际因果关系是［违规停车率］↑＝＞［缴违规停车罚锾人数］↑） : 比照你的逻辑，我们可推论「以罚锾处置违规停车将造成违规停车率上升」， : 所以我们应废除违规停车的罚锾，你说合不合理？ : 是，我的确认为要探讨死刑的吓阻力，此定义不合理，证据力不足，不宜据此主张废死， : 至於要换什麽定义什麽方法，那是想证明死刑无效的人的功课... 违规停车比率跟开单人数有正相关 这很自然啊 但是现在如果研究结果是违规停车比率竟然跟开单人数不相关 那我们不是应该要检讨「开单」这个行政程序为什麽会无效的问题吗？ 这才是比照我的逻辑的精神 : 3.1 : 偏误就可能造成不显着， : 你把符合 y = x^3 + 1 的样本分布图硬搞成一次函数， : 曲线硬搞成直线，当然可能得到不显着的结果。 : 3.2 : 失业率可能影响离婚率和国民平均所得， : 犯罪破获率可能影响被执行死刑人数和司法经费， : 警民比例可能影响犯罪破获率和司法经费， : 15~29岁人口率可能影响失业率... : 以上聊举数项，这些用常识就能预期会互相影响， : 「假设它们互相独立」是论文的前提，故你必须说服人们相信论文的前提是对的， : 请拿出良好的理由，否则拿出能证明它们互相独立的数据， : 反正如你所说，只要丢个软体跑共变就好，应不致强人所难。 : 若有强烈的共线性存在，就可能造成结果不显着，或者系数正负颠倒。 : 如果你还不懂，可以参考这个：http://tinyurl.com/2epqsrm : 3.3 : 做［命案犯罪率］(y)对［执行死刑人数］(x)的图，有可能是曲线而非直线关系。 : 执行死刑人数从 0 升到 1，从 9 升到 10，从 29 升到 30，从 99 升到 100， : 它们造成命案犯罪率的差值一样吗？ : 很可能不一样，从 0 到 1 的影响力应较大，而从 99 到 100 的影响力小， : 什麽函数我不确定，但合理推论应该是斜率绝对值渐减的曲线。 : 再来，假设我们算出 y = -0.02x + 20， : 这代表当 x > 1000 时，y 将 < 0， : 意即，每年如果执行 1001 个死刑，命案犯罪率会变成负数？ : 这根本不可能，因此我们可以合理推论，x 和 y 的关系不是直线。 : 我很好心连资料都查给你：http://tinyurl.com/2elqoru : (P.3) 不显着的相关，最多也只能说是两个变数之间没有显着的「直线」关系， : 却不能证明其间就没有其他更复杂的非线性关系。 : 3.4 : 我再重复一次， : 统计结果不显着，也可能是一个或多个具影响力的因子未被妥善控制所致。 好的 我都同意有这些微小的可能 有可能有假不显着 有可能有未考虑因子 也有可能有共线性 我只是单纯的主观相信这些可能性微乎其微 所以自己去质疑反驳这些论点失败的可能性很高 而不想自己去检验这些统计问题 还是交给统计学有专精 并且认为有机会找到方法上的错误的人去检验吧 : 3.5 : 不显着还有可能因各种统计问题引起，比如样本数太少... : 每年因杀人、抢夺、ＸＸ被判死刑的人数有多少？ : 如果样本数太少，造成统计不显着也不意外。 : 1) 既然你知道没有「显着为零」这回事，所以你凭什麽提出「极可能为0」的推论？ : 2) 相关是相关，显着是显着，没有绝对关系。 : 所谓「统计上不显着」，表示 y=bx+a 中，系数 b 不为 0 的机率 < 95%。 : 随便举 P.112 (四) 的暴力财产犯罪为例，当 t 值为 -1.801 时，0.1 > p > 0.05， : 换句话说，（经由原始资料算得） b 不为 0 的机率介於 90% ~ 95% 之间， : 反过来看，b 为 0 的机率只有 5% ~ 10%， : 并不支持你所声称的「统计上不显着表示 b 极可能为 0」。 你这边的推论我并没有查检定表 但是我一点都不相信你讲的话 因为在渐进回归法中 一开始不显着的因数 标准作法就是在之後的回归里排除 假如真的如你所说 这个b不为0的机率这麽高 那排除因数的作法怎麽可能可行 所以你的推论一定是不可能的 我只是懒得去看你的推论为何是错的 : : 你现在的态度就是 : : 「即使统计资料显示不支持死刑有吓阻力，你仍然坚信有」 : : 而且1.统计方法可能太粗糙 所以有而没量到 : : 2.即使统计方法无误 仍有可能有 只是稳定的太小而没量到 : : 如果你要表达这种态度 我只能说 那你自己去算 去投稿 : 怀疑论文是否足以支持某命题本来就是科学上常见的情形， : 只要我们有足够理由怀疑论文的证据力不足以支持「死刑无吓阻力」， : 我们就不会根据这种论文贸然改变现有决策，除非有更好的证据。 那当然 只要你提出够好的证据 证实你的怀疑 我完全接受啊 你没有的时候 还一定要别人无限的回应你的质疑 那我是不是也可以怀疑你根本就不是人类 就算是人类也不是台湾人 就算是台湾人 也是没有脑袋的台湾人 除非你有证据... 你反正就是不想提证据 别人有证据就幻想证据力不足 这藉口永远可以继续下去 : : 请不要用别的领域的例子 请说明你打算怎麽找到你的这个终身监禁效果的方法 : 请做个「临床实验」，没有就做逼近的统计研究（比方无期徒刑）， : 再没有就拿出合理的论证说服人，什麽都没有就别怪人们忽略你。 请举例有哪个法律在实行前有实施临床实验或是逼近的统计研究过？ 不同领域的决策标准本来就不同 你看到合理的论证也不相信 反而会持续的找藉口不相信 这根本就是立场决定发言 也是我最为厌恶的网路发言的流行 被这种流行忽略 我并不觉得可惜 : : pain score是实证的 而且跟吗啡机的结果有高度正相关 : : 其他的数字都是没有意义的 : 如果 pain score 这样都能叫实证，那其它二个也可以。 : 我们可以把某人的言论 po 出来， : 给几百人发个问卷统计他们认为是理性、嘴炮或信仰，把 % 数拿出来就是。 : L 也可以把调查的资料公开给 100 个名侦探看，大家投票月是或不是奇乐，看 % 数。 : 照你这种说法，一大堆东西可以实证，都有意义， : 心理学、社会学多的是这种主观评分的问卷，很多都能做为决策的参考。 哈 我忘了你可能不知道 pain score 有很多主观报告外的研究 好的我的态度是主观报告的数字都不是实证的 没有前後一致 没有信效度 你要怎麽想都随便你 我懒得管你什麽实证什麽不实证 : 那又如何？参数的价值本来就在於对解决问题有没有帮助。 : 如果缺乏实证资料的命题才对解决问题有帮助， : 而有统计资料与同侪检验的现实命题对解决问题没有帮助， : 我们应该想办法生出前者，而不是生一堆「没有意义」的後者。 : 就像你给一个药物做了 100 遍的生化实验证明它有某机转能治某病， : 但没通过临床实验...你觉得我们该让这种药物上市吗？ : 对，如果做临床实验有困难，先做实验室实验或动物实验求逼近是可接受的， : 但水准就是不同，拿後二种实验来推动药物上市，恐怕还要再加油... 不同领域的决策标准本来就不同 你继续拿药物的立场来讨论是没有意义的 : : 考量一个刑罚是否存在 应该考虑该刑罚的功能是否有效 : : 现代刑罚原则上有六大功能 : : 死刑 终身监禁 徒刑 罚金 : : 应报 强 有 有 弱 : : 吓阻 ？ ？ 有 有 : : 矫治 无 有 有 无 : : 隔离 绝对 相对 有 无 : : 重整 无 有 有 有 : : 复归 无 无 有 有 : 请问你怎麽知道徒刑和罚金有（这论文定义的）吓阻力？ : 请比照此论文对死刑做的回归研究，拿出数据，否则这恐怕只是你的幻想。 这不是幻想而是常识 任何人都知道刑罚有吓阻力 然而我为何要在上面打上「？」就是表示有论文反驳这个常识 今天研究者的时间有限 本来就不会每个常识都去检查 或者是就算检查了 发现没有违背常识的结论也不会发表出来 所以符合常识的结论不需要论文来研究乃是自然而然的 你把这些常识说成是幻觉 也只不过是强调了你们对死刑吓阻力的认知是幻觉而已 : : 成本分析不是这样搞的 : : 比平均成本低不见得不好 比边际成本低就够了 : : 只要某事的边际收益低於边际成本 该事就不划算不该做 : : 某事的边际收益高於边际成本 该事就算低於平均成本 还是该做 : 哦，那就是我在 #1Bsf_pcD 一直分析的 E 值啊。 : 死刑制度（相对於终身监禁制度）的边际收益即是所有 (-) 的部分， : 而边际成本即是所有 (+) 的部分。 : 所以只要能算出 E，我们就知道该不该死刑，可惜废死从来没有试图算出 E。 的确 要计算各种的未知成本 确实可以帮助决策 不过就算#1Bsf_pcD 你要的成本都给你 你的成本用的单位也有很大的问题 你需要有对未来、还有人命货币化的折现率 要做也是可以 我只是觉得不太接受而已 : : 如果有别的事情也一样该做 那就要用其他的方式来分析哪种比较该做 : : 从来没听说过成本分析还要提供替代方案的分析法... : 为什麽店家会做清仓拍卖？ : 因为唯一已知的替代方案就是「不卖」， : 而经过分析，不卖比清仓拍卖亏损更多，因此清仓拍卖较佳。 : 如果有人能提出比清仓拍卖更好的替代方案，就会做那个替代方案。 : 那死刑的替代方案呢？如果就是一直关着不执行，等於是变相终身监禁， : 我们当然要相信终身监禁是否比死刑赚，才能说该取代死刑。 : 讲一堆都离题了，我重新整理一次重点： : 1) 我们试图证明或否证的是「以Ｘ取代死刑後，命案不会因而增加」， : 　 （Ｘ可以是终身监禁、无期徒刑、或其他） : 能证实或逼近这个假设的研究就有意义，否则意义不大。 这是个试图证明一件未发生的事情比较好 : 2) 此论文完全没有控制［废除死刑］这个变因， : 而你我都同意［废除死刑］和［死刑执行人数］（或不执行死刑）不相等， : 故此论文对检验 1) 的命题帮助不大。 : 3) 主张以Ｘ取代死刑者，须说服人们Ｘ之吓阻效果不劣於死刑。 : 最佳的是实证，否则可逼近实证（如研究无期徒刑之效果以逼近终身监禁）， : 否则应提出极具说服力之理由。 : 4) 如 2. 所述，以「命案犯罪率对执行死刑数的依变关系」代表「吓阻力」有待商榷， : 很可能犯了因果错置的谬误。 因果关系也包含了时间前後的关系 所以当有「延迟效果」时 後出现的果不会是先出现的因 你当然可以继续质疑 但是从该论文的结论 不应该会有因果错置的谬误 : 5) 如 3. 4. 所述，「统计上不显着」之结果可作多种解释： : a) 各种 x 变项之间有相互影响之情形，如 3.2. 所述 : b) x 和 y 显着相关但非属线性关系，如 3.3. 所述 : c) 存在其他未受控制的变因，如 3.4. 所述 : d) 其他统计问题，例如样本数太小，取样偏差等等，如 3.5.。 : e) ［命案犯罪率］(y)的确与［执行死刑人数］(x)无关 : 忽略其他可能，而以为 e) 之可能性极大，是偏执而缺乏科学精神的。 : 又如上面 4. 2) 所述，检视原论文之资料，e) 成立之机会大概不到 10%。 真是大开眼界 原来当我们用实证证据发现 某变因 对 应变数 不显着之後 该变因对 应变数 没有影响的机率不到10％ 老实说 我一点也不相信你讲的这种话 请给我论证 我彻底的不相信 : 6) 检证 3) 4) 5) 问题的方法之一是用同样的研究方法对终身监禁、无期徒刑、 : 有期徒刑、罚金等作回归分析。 : 若以上皆统计不显着，我们应认真考虑 4) 5.a) 5.b) 5.c) 之可能性。 我相信只要对无期徒刑做就够了 只是我不太可能自己来做 如果没别的人做过 我也是找不到的 我相信如果这些刑罚都没有吓阻力 那宣称刑罚有吓阻力的学说本来就应该要面对很大的质疑 -- 把在ask-why自己写的收一收 http://askoikeiosis.blogspot.com/ 就不用等板主了 --

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