Re: [請益] 法務部長不執行死刑的邏輯

看板ask-why (知識奧秘)作者Oikeiosis (怎麼啦)時間14年前 (2010/05/15 22:37)推噓5(5推 0噓 22→)

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※ 引述《danny0838 (道可道非常道)》之銘言： : ※ 引述《Oikeiosis (怎麼啦)》之銘言： : : 不執行死刑不等於廢除死刑我同意 : 如果你我都同意「不執行死刑」和「廢除死刑」不相等， : 由於在這個論文裡，［廢除死刑］是一個完全沒被討論到的變數。， : 因此此篇論文所分析的［死刑執行數］和［命案犯罪率］無論呈正相關或無相關， : 皆無由推論「廢除死刑後命案犯罪率不會上升」←這才是我們真正想挖掘的 : 故據此主張廢除死刑無害或有益有待商榷。我同意你的看法該論文沒有談到廢除死刑後的效果該論文談論的是死刑執行的效果而且得到結論是執行更多死刑不會減低未來的犯罪率剩下我們想不想挖掘其他推論或是支持什麼政策那不是實證研究的長項 : : 但是文獻中死刑嚇阻力的定義就是死刑執行數與犯罪率的關係 : : 倘使你有某種全新的定義 : : 也就是你要探討死刑制度存而不實施的效果 : : 那你可能需要有另外的探討方法而不能直接拿這些論文的方法論來套用 : : 畢竟死刑嚇阻力就是執行死刑數與未來犯罪間的關係這是非常清楚確定的 : 我們期待的「（想像）嚇阻力」是「執行一個人的死刑，未來可減少的命案死亡人數」， : 任何人都可以自己定義一個「嚇阻力」的操作型定義， : 但如果我們有理由相信這個操作型定義很糟，與我們的期待落差很大， : 那這個實證做得再完美，對解決問題仍然沒有太大幫助。 : 為什麼你相信「執行死刑數與命案犯罪率的依變關係」足以代表「嚇阻力」？你還有其他的嚇阻力的定義可以選用包括所謂「一般嚇阻」學說也就是所謂只要懸而不用就有效果的那種學說請自己想個可以研究其效果的方法吧我沒有意見啊 : 我不這麼認為，就如之前提到的問題： : 你不回我回， : 違規停車率越高，極可能越多人被開單，當然越多人繳違規停車罰鍰， : 比照此論文之分析法， : 我們極可能得到［繳違規停車罰鍰人數］(x)上升時，［違規停車率］(y)亦對應上升， : （而實際因果關係是［違規停車率］↑＝＞［繳違規停車罰鍰人數］↑） : 比照你的邏輯，我們可推論「以罰鍰處置違規停車將造成違規停車率上升」， : 所以我們應廢除違規停車的罰鍰，你說合不合理？ : 是，我的確認為要探討死刑的嚇阻力，此定義不合理，證據力不足，不宜據此主張廢死， : 至於要換什麼定義什麼方法，那是想證明死刑無效的人的功課... 違規停車比率跟開單人數有正相關這很自然啊但是現在如果研究結果是違規停車比率竟然跟開單人數不相關那我們不是應該要檢討「開單」這個行政程序為什麼會無效的問題嗎？這才是比照我的邏輯的精神 : 3.1 : 偏誤就可能造成不顯著， : 你把符合 y = x^3 + 1 的樣本分佈圖硬搞成一次函數， : 曲線硬搞成直線，當然可能得到不顯著的結果。 : 3.2 : 失業率可能影響離婚率和國民平均所得， : 犯罪破獲率可能影響被執行死刑人數和司法經費， : 警民比例可能影響犯罪破獲率和司法經費， : 15~29歲人口率可能影響失業率... : 以上聊舉數項，這些用常識就能預期會互相影響， : 「假設它們互相獨立」是論文的前提，故你必須說服人們相信論文的前提是對的， : 請拿出良好的理由，否則拿出能證明它們互相獨立的數據， : 反正如你所說，只要丟個軟體跑共變就好，應不致強人所難。 : 若有強烈的共線性存在，就可能造成結果不顯著，或者係數正負顛倒。 : 如果你還不懂，可以參考這個：http://tinyurl.com/2epqsrm : 3.3 : 做［命案犯罪率］(y)對［執行死刑人數］(x)的圖，有可能是曲線而非直線關係。 : 執行死刑人數從 0 升到 1，從 9 升到 10，從 29 升到 30，從 99 升到 100， : 它們造成命案犯罪率的差值一樣嗎？ : 很可能不一樣，從 0 到 1 的影響力應較大，而從 99 到 100 的影響力小， : 什麼函數我不確定，但合理推論應該是斜率絕對值漸減的曲線。 : 再來，假設我們算出 y = -0.02x + 20， : 這代表當 x > 1000 時，y 將 < 0， : 意即，每年如果執行 1001 個死刑，命案犯罪率會變成負數？ : 這根本不可能，因此我們可以合理推論，x 和 y 的關係不是直線。 : 我很好心連資料都查給你：http://tinyurl.com/2elqoru : (P.3) 不顯著的相關，最多也只能說是兩個變數之間沒有顯著的「直線」關係， : 卻不能證明其間就沒有其他更複雜的非線性關係。 : 3.4 : 我再重複一次， : 統計結果不顯著，也可能是一個或多個具影響力的因子未被妥善控制所致。好的我都同意有這些微小的可能有可能有假不顯著有可能有未考慮因子也有可能有共線性我只是單純的主觀相信這些可能性微乎其微所以自己去質疑反駁這些論點失敗的可能性很高而不想自己去檢驗這些統計問題還是交給統計學有專精並且認為有機會找到方法上的錯誤的人去檢驗吧 : 3.5 : 不顯著還有可能因各種統計問題引起，比如樣本數太少... : 每年因殺人、搶奪、ＸＸ被判死刑的人數有多少？ : 如果樣本數太少，造成統計不顯著也不意外。 : 1) 既然你知道沒有「顯著為零」這回事，所以你憑什麼提出「極可能為0」的推論？ : 2) 相關是相關，顯著是顯著，沒有絕對關係。 : 所謂「統計上不顯著」，表示 y=bx+a 中，係數 b 不為 0 的機率 < 95%。 : 隨便舉 P.112 (四) 的暴力財產犯罪為例，當 t 值為 -1.801 時，0.1 > p > 0.05， : 換句話說，（經由原始資料算得） b 不為 0 的機率介於 90% ~ 95% 之間， : 反過來看，b 為 0 的機率只有 5% ~ 10%， : 並不支持你所聲稱的「統計上不顯著表示 b 極可能為 0」。你這邊的推論我並沒有查檢定表但是我一點都不相信你講的話因為在漸進回歸法中一開始不顯著的因數標準作法就是在之後的迴歸裡排除假如真的如你所說這個b不為0的機率這麼高那排除因數的作法怎麼可能可行所以你的推論一定是不可能的我只是懶得去看你的推論為何是錯的 : : 你現在的態度就是 : : 「即使統計資料顯示不支持死刑有嚇阻力，你仍然堅信有」 : : 而且1.統計方法可能太粗糙所以有而沒量到 : : 2.即使統計方法無誤仍有可能有只是穩定的太小而沒量到 : : 如果你要表達這種態度我只能說那你自己去算去投稿 : 懷疑論文是否足以支持某命題本來就是科學上常見的情形， : 只要我們有足夠理由懷疑論文的證據力不足以支持「死刑無嚇阻力」， : 我們就不會根據這種論文貿然改變現有決策，除非有更好的證據。那當然只要你提出夠好的證據證實你的懷疑我完全接受啊你沒有的時候還一定要別人無限的回應你的質疑那我是不是也可以懷疑你根本就不是人類就算是人類也不是台灣人就算是台灣人也是沒有腦袋的台灣人除非你有證據... 你反正就是不想提證據別人有證據就幻想證據力不足這藉口永遠可以繼續下去 : : 請不要用別的領域的例子請說明你打算怎麼找到你的這個終身監禁效果的方法 : 請做個「臨床實驗」，沒有就做逼近的統計研究（比方無期徒刑）， : 再沒有就拿出合理的論證說服人，什麼都沒有就別怪人們忽略你。請舉例有哪個法律在實行前有實施臨床實驗或是逼近的統計研究過？不同領域的決策標準本來就不同你看到合理的論證也不相信反而會持續的找藉口不相信這根本就是立場決定發言也是我最為厭惡的網路發言的流行被這種流行忽略我並不覺得可惜 : : pain score是實證的而且跟嗎啡機的結果有高度正相關 : : 其他的數字都是沒有意義的 : 如果 pain score 這樣都能叫實證，那其它二個也可以。 : 我們可以把某人的言論 po 出來， : 給幾百人發個問卷統計他們認為是理性、嘴砲或信仰，把 % 數拿出來就是。 : L 也可以把調查的資料公開給 100 個名偵探看，大家投票月是或不是奇樂，看 % 數。 : 照你這種說法，一大堆東西可以實證，都有意義， : 心理學、社會學多的是這種主觀評分的問卷，很多都能做為決策的參考。哈我忘了你可能不知道 pain score 有很多主觀報告外的研究好的我的態度是主觀報告的數字都不是實證的沒有前後一致沒有信效度你要怎麼想都隨便你我懶得管你什麼實證什麼不實證 : 那又如何？參數的價值本來就在於對解決問題有沒有幫助。 : 如果缺乏實證資料的命題才對解決問題有幫助， : 而有統計資料與同儕檢驗的現實命題對解決問題沒有幫助， : 我們應該想辦法生出前者，而不是生一堆「沒有意義」的後者。 : 就像你給一個藥物做了 100 遍的生化實驗證明它有某機轉能治某病， : 但沒通過臨床實驗...你覺得我們該讓這種藥物上市嗎？ : 對，如果做臨床實驗有困難，先做實驗室實驗或動物實驗求逼近是可接受的， : 但水準就是不同，拿後二種實驗來推動藥物上市，恐怕還要再加油... 不同領域的決策標準本來就不同你繼續拿藥物的立場來討論是沒有意義的 : : 考量一個刑罰是否存在應該考慮該刑罰的功能是否有效 : : 現代刑罰原則上有六大功能 : : 死刑終身監禁徒刑罰金 : : 應報強有有弱 : : 嚇阻？？有有 : : 矯治無有有無 : : 隔離絕對相對有無 : : 重整無有有有 : : 復歸無無有有 : 請問你怎麼知道徒刑和罰金有（這論文定義的）嚇阻力？ : 請比照此論文對死刑做的迴歸研究，拿出數據，否則這恐怕只是你的幻想。這不是幻想而是常識任何人都知道刑罰有嚇阻力然而我為何要在上面打上「？」就是表示有論文反駁這個常識今天研究者的時間有限本來就不會每個常識都去檢查或者是就算檢查了發現沒有違背常識的結論也不會發表出來所以符合常識的結論不需要論文來研究乃是自然而然的你把這些常識說成是幻覺也只不過是強調了你們對死刑嚇阻力的認知是幻覺而已 : : 成本分析不是這樣搞的 : : 比平均成本低不見得不好比邊際成本低就夠了 : : 只要某事的邊際收益低於邊際成本該事就不划算不該做 : : 某事的邊際收益高於邊際成本該事就算低於平均成本還是該做 : 哦，那就是我在 #1Bsf_pcD 一直分析的 E 值啊。 : 死刑制度（相對於終身監禁制度）的邊際收益即是所有 (-) 的部分， : 而邊際成本即是所有 (+) 的部分。 : 所以只要能算出 E，我們就知道該不該死刑，可惜廢死從來沒有試圖算出 E。的確要計算各種的未知成本確實可以幫助決策不過就算#1Bsf_pcD 你要的成本都給你你的成本用的單位也有很大的問題你需要有對未來、還有人命貨幣化的折現率要做也是可以我只是覺得不太接受而已 : : 如果有別的事情也一樣該做那就要用其他的方式來分析哪種比較該做 : : 從來沒聽說過成本分析還要提供替代方案的分析法... : 為什麼店家會做清倉拍賣？ : 因為唯一已知的替代方案就是「不賣」， : 而經過分析，不賣比清倉拍賣虧損更多，因此清倉拍賣較佳。 : 如果有人能提出比清倉拍賣更好的替代方案，就會做那個替代方案。 : 那死刑的替代方案呢？如果就是一直關著不執行，等於是變相終身監禁， : 我們當然要相信終身監禁是否比死刑賺，才能說該取代死刑。 : 講一堆都離題了，我重新整理一次重點： : 1) 我們試圖證明或否證的是「以Ｘ取代死刑後，命案不會因而增加」， : 　（Ｘ可以是終身監禁、無期徒刑、或其他） : 能證實或逼近這個假設的研究就有意義，否則意義不大。這是個試圖證明一件未發生的事情比較好 : 2) 此論文完全沒有控制［廢除死刑］這個變因， : 而你我都同意［廢除死刑］和［死刑執行人數］（或不執行死刑）不相等， : 故此論文對檢驗 1) 的命題幫助不大。 : 3) 主張以Ｘ取代死刑者，須說服人們Ｘ之嚇阻效果不劣於死刑。 : 最佳的是實證，否則可逼近實證（如研究無期徒刑之效果以逼近終身監禁）， : 否則應提出極具說服力之理由。 : 4) 如 2. 所述，以「命案犯罪率對執行死刑數的依變關係」代表「嚇阻力」有待商榷， : 很可能犯了因果錯置的謬誤。因果關係也包含了時間前後的關係所以當有「延遲效果」時後出現的果不會是先出現的因你當然可以繼續質疑但是從該論文的結論不應該會有因果錯置的謬誤 : 5) 如 3. 4. 所述，「統計上不顯著」之結果可作多種解釋： : a) 各種 x 變項之間有相互影響之情形，如 3.2. 所述 : b) x 和 y 顯著相關但非屬線性關係，如 3.3. 所述 : c) 存在其他未受控制的變因，如 3.4. 所述 : d) 其他統計問題，例如樣本數太小，取樣偏差等等，如 3.5.。 : e) ［命案犯罪率］(y)的確與［執行死刑人數］(x)無關 : 忽略其他可能，而以為 e) 之可能性極大，是偏執而缺乏科學精神的。 : 又如上面 4. 2) 所述，檢視原論文之資料，e) 成立之機會大概不到 10%。真是大開眼界原來當我們用實證證據發現某變因對應變數不顯著之後該變因對應變數沒有影響的機率不到10％老實說我一點也不相信你講的這種話請給我論證我徹底的不相信 : 6) 檢證 3) 4) 5) 問題的方法之一是用同樣的研究方法對終身監禁、無期徒刑、 : 有期徒刑、罰金等作迴歸分析。 : 若以上皆統計不顯著，我們應認真考慮 4) 5.a) 5.b) 5.c) 之可能性。我相信只要對無期徒刑做就夠了只是我不太可能自己來做如果沒別的人做過我也是找不到的我相信如果這些刑罰都沒有嚇阻力那宣稱刑罰有嚇阻力的學說本來就應該要面對很大的質疑 -- 把在ask-why自己寫的收一收 http://askoikeiosis.blogspot.com/ 就不用等板主了 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 58.115.126.174

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