В США чаще сажают в тюрьму богатых чернокожих детей, чем бедных белых детей?

Изучение методов показывает, что в лучшем случае утверждение следует сформулировать более тщательно.

«В последние десятилетия богатые чернокожие дети чаще попадали в тюрьму, чем бедные белые дети».

Мера богатства

Мерой богатства в исследовании была сумма активов за вычетом общего долга для лиц в когорте в 1985 году. В то время людям в когорте было 20-28 лет. Эта мера включала активы, находящиеся в совместном владении с супругом, но, что важно , не включала родительские активы . «Богатые дети» и «бедные дети», вероятно, не совсем точно отражают интересующую нас переменную. Например, когда я слышу «богатый ребенок», я скорее думаю о родительском богатстве, чем о личном богатстве. Кроме того, я ожидаю, что активы за вычетом долга в 20-28 лет будут обратно коррелировать с образованием во многих случаях. Например, отказ от учебы в колледже и работа на низкооплачиваемой работе полный рабочий день часто давали бы вам больше богатства в этом возрасте, чем учеба в колледже.

Мера лишения свободы

Заключение измерялось косвенно. Интервью проводились ежегодно с 1979 по 1994 год, а затем раз в два года. Основным методом определения истории пребывания в заключении было то, находился ли респондент в заключении во время интервью или попытки интервью. В опросе 1980 г. были прямые вопросы, но ответы на эти вопросы только способствовали бы выявлению предыдущего заключения (что исключало респондента из этого анализа). Напомним, в этом анализе рассматривалась взаимосвязь между личным богатством в 1985 году и будущим тюремным заключением.

Выборка против населения

Утверждение в статье, опубликованной в Washington Post, якобы касается всего населения США. Когорта NLSY79 считается национально репрезентативной поперечной секцией. Это не поддерживается какими-либо данными или ссылками. В этом конкретном анализе используется подгруппа — лица, ранее не находившиеся в заключении. Это кажется разумным выбором, учитывая связь между предыдущим заключением и будущим заключением и будущим богатством, а также цель исследования связи между состоянием до заключения и будущим лишением свободы. Однако, поскольку предыдущее заключение в возрасте 20-28 лет также тесно связано с расой, это выбор, который приведет к смещению выборки и предотвратит обобщение на все население США.

Кроме того, и, вероятно, самое главное, не сообщалось о выводной статистике. Единственными показателями, о которых сообщалось, были описательные статистические данные выборки. Нет доверительного интервала

Разумный вывод:

Единственный научно обоснованный вывод, который можно сделать из этого конкретного исследования, касается самого образца. Чтобы сделать заявление об общей численности населения США с использованием репрезентативной выборки, следует использовать логическую статистику. Любая выборочная статистика, сравнивающая количество заключенных в группы по признаку расы и благосостояния, должна включать доверительный интервал, чтобы делать выводы о населении. Если бы к этим данным применялась статистика логических выводов, вывод должен быть тщательно сформулирован, чтобы отражать фактические измеряемые переменные, а не просто быть богатым , бедным и попасть в тюрьму (вместо того, чтобы оказаться в тюрьме на любом из нескольких последующих интервью).

Однако важно отметить, что, несмотря на то, что эти данные не предоставляют достаточных доказательств для разумного вывода, они все же предполагают возможный расовый компонент лишения свободы, который выходит за рамки благосостояния человека в молодом возрасте. Это означает, что вопрос должен быть оценен более серьезно, или, возможно, анализ не закончен. Возможно, не стоит завершать анализ этими точными данными, учитывая проблемы с определением лишения свободы.

Примечание о нормализации данных о лишении свободы по «совершенным преступлениям»

Комментарий, получивший большое количество голосов, предполагает, что в исследовании следует «рассмотреть (редактировать) заключение, нормированное по совершенным преступлениям». Правда о том, кто совершил преступление, а кто нет, к сожалению, не является доступной статистикой. Обычно не рекомендуется нормализовать то, что вы не можете точно и точно измерить. Было бы очень хорошо, если бы мы могли просто знать, кто совершил преступление, а кто нет, но в том мире система уголовного правосудия действительно была бы совсем другой, и не было бы особой необходимости в этом исследовании или в этом вопросе.