হত্যাকান্ডের কল্পনা এবং একাধিক রিগ্রেশন

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

টেড গর্টেজ দ্বারা

রটারজিজ বিশ্ববিদ্যালয়, ক্যামডন এনজে 0810২

স্ক্রিপ্টিক ইনকুইরেটর প্রকাশিত, ভলিউম ২6, নং 1, জানুয়ারি / ফেব্রুয়ারি ২00২, পিপি। 19 -২3। 
স্প্যানিশ অনুবাদ “এল মডেলো ইকুয়েট্রিট্রিকো কোমো সিয়েনিয়া বসুরা”, সাইকোলজিয়া পলিটিকোতে, ২4 নং (ভ্যালেন্সিয়া, স্পেন)।

আপনি এই প্রবন্ধের একটি দীর্ঘ, আরো প্রযুক্তিগত সংস্করণ চান, ওয়ার্ড বিন্যাসে, এখানে ক্লিক করুন ।

আপনি কি বিশ্বাস করেন যে প্রতিবারই মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে একজন বন্দীকে মৃত্যুদণ্ড দেওয়া হয়, আটটি ভবিষ্যতের হত্যাকাণ্ডের শিকার? আপনি কি বিশ্বাস করেন যে, গোপনীয় অস্ত্র বহন করতে লাইসেন্সপ্রাপ্ত নাগরিকদের সংখ্যা 1% বৃদ্ধি রাষ্ট্রের হত্যার হার 3.3% হ্রাস করে? আপনি কি বিশ্বাস করেন যে 1990 এর দশকে 10 থেকে 20% অপরাধে পতন ঘটে 1970 এর দশকে গর্ভপাতের বৃদ্ধি ঘটেছে? বা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে এত নতুন জেলখানা নির্মাণ না করে যদি 1974 সাল থেকে হত্যার হার ২50% বৃদ্ধি পাবে?

আপনি যদি এই গবেষণায় কোনও ভুল করে থাকেন তাহলে, আপনি একটি মারাত্মক আকারের জাঙ্ক বিজ্ঞানের জন্য পতিত হতে পারেন: নীতিগত সিদ্ধান্তগুলি আঁকতে কোন প্রমাণিত ভবিষ্যদ্বাণী সক্ষমতার সাথে গাণিতিক মডেল ব্যবহার করা। এই গবেষণামূলক superficially চিত্তাকর্ষক হয়। মর্যাদাপূর্ণ প্রতিষ্ঠান থেকে সম্মানিত সামাজিক বিজ্ঞানীদের দ্বারা লিখিত, তারা প্রায়ই সমকক্ষ পর্যালোচনা বৈজ্ঞানিক পত্রিকা প্রদর্শিত। জটিল পরিসংখ্যানগত হিসাবগুলির সাথে পরিপূর্ণ, তারা সুনির্দিষ্ট সংখ্যাসূচক “ঘটনাগুলি” প্রদান করে যা নীতির আর্গুমেন্টগুলির মধ্যে বিতরকের দিকনির্দেশনা হিসাবে ব্যবহার করা যায়।কিন্তু এই “ঘটনা” O হবে ‘wisps। এক গবেষণায় কালি শুকিয়ে যাওয়ার আগে, অন্যটি একেবারে ভিন্ন “ঘটনাবলী” সহ প্রদর্শিত হয়। তাদের বৈজ্ঞানিক চেহারা সত্ত্বেও, এই মডেলগুলি একটি কার্যকর গাণিতিক মডেলের মৌলিক পরিমাপের সাথে মিলিত হয় না: ভবিষ্যদ্বাণীগুলি তৈরি করার সামর্থ্য যা র্যান্ডম সুযোগের চেয়ে ভাল।

যদিও অর্থনীতিবিদরা এই রহস্যময় শিল্পের নেতৃস্থানীয় অনুশীলনকারী, সমাজবিজ্ঞানী, অপরাধবিজ্ঞানী এবং অন্যান্য সামাজিক বিজ্ঞানীরা এটির সংস্করণও রয়েছে। এটি “অর্থনীতির মডেলিং”, “কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিং” এবং “পাথ বিশ্লেষণ” সহ বিভিন্ন নাম দ্বারা পরিচিত। এই সবগুলি কার্যকারিতার পরিসীমা তৈরি করতে ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করার উপায়। এই সমস্যা, যে কেউ যে একটি পরিসংখ্যান মধ্যে একটি কোর্স করেনি জানেন, যে পারস্পরিক সম্পর্ক হয় না কারণ। দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কগুলি প্রায়ই “স্পেশাল” কারণ তারা অন্য তৃতীয় ভেরিয়েবল দ্বারা সৃষ্ট হয়। অর্থনীতিবিদরা তাদের বিশ্লেষনে সমস্ত প্রাসঙ্গিক ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত করে এই পরিসংখ্যানটি উপভোগ করার চেষ্টা করে, “সংখ্যালঘু পুনর্বিবেচনা” নামে একটি পরিসংখ্যান কৌশল ব্যবহার করে। যদি কোনও কার্যকরী ভেরিয়েবলের নিখুঁত পদক্ষেপগুলি থাকে, তবে এটি কাজ করবে। কিন্তু তথ্য যথেষ্ট ভাল না হয়। পাবলিক পলিসি প্রশ্নগুলির সুনির্দিষ্ট উত্তর অর্জনের জন্য একাধিক রিগ্রেশন ব্যবহারের পুনরাবৃত্তি প্রচেষ্টা ব্যর্থ হয়েছে।

কিন্তু অনেক সামাজিক বিজ্ঞানীরা ব্যর্থতা স্বীকার করতে অনিচ্ছুক। তারা বছরের পর বছর ধরে শিক্ষাদান এবং শিক্ষাদান মডেলিং শেখার এবং তারা তাদের তথ্য দ্বারা ন্যায়সঙ্গত না হয় যে কার্যকারিতার আর্গুমেন্ট করতে প্রতিলিপি ব্যবহার অবিরত। আমি এই আর্গুমেন্টগুলিকে একাধিক রিগ্রেশন এর পৌরাণিক কাহিনী বলি, এবং আমি উদাহরণ হিসাবে হত্যাকাণ্ডের চারটি চর্চা ব্যবহার করতে চাই।

মাধব এক: আরও বন্দুক, কম অপরাধ।

ইয়েল বিশ্ববিদ্যালয়ের অর্থনীতিবিদ জন লট একটি অর্থনীতিবিদ মডেল ব্যবহার করেছেন যে “দুর্ঘটনার মৃত্যুর হার না ছাড়াই নাগরিকরা গোপন অস্ত্র বহন করে সহিংস অপরাধের শিকার হতে দেয়”। লট এর বিশ্লেষণ জড়িত “আইন অবলম্বন করা উচিত” স্থানীয় কর্তৃপক্ষ একটি আইন প্রয়োগকারী নাগরিক যা একটি জন্য প্রযোজ্য একটি গোপন অস্ত্র পারমিট জারি প্রয়োজন প্রয়োজন লট আংশিকভাবে বলে যে জনসংখ্যার মধ্যে বন্দুক মালিকানা প্রতিটি এক শতাংশ বৃদ্ধি 3.3% হত্যাকাণ্ডের হার হ্রাস। লট এবং তার সহ-লেখক ডেভিড মুরস্ট্ড তাদের গবেষণাপত্রটির প্রথম সংস্করণটি ইন্টারনেটে 1997 সালে পোস্ট করেছেন এবং হাজার হাজার লোক এটি ডাউনলোড করেছে। এটি নীতি ফোরামের বিষয়, সংবাদপত্র কলাম, এবং ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েব প্রায়ই প্রায়ই বেশ অত্যাধুনিক বিতর্ক। আরও বন্দুক, কম অপরাধ, লোট তার সমালোচকদের নিন্দা করে, তাদের বিজ্ঞানের অগ্রগতি নিয়ে বিজ্ঞানের অগ্রগতির অভিযোগে একটি বইয়ে।

লট এর কাজটি পরিসংখ্যানগত এক-ঊর্ধ্বতনতার একটি উদাহরণ। তিনি আরো বেশী তথ্য এবং অন্য কোন বিশ্লেষণ তুলনায় আরো জটিল বিশ্লেষণ আছে। তিনি দাবি করেন যে যে কেউ তার আর্গুমেন্টগুলিকে চ্যালেঞ্জ করতে চায় খুব জটিল পরিসংখ্যানগত বিতর্কের মধ্যে নিমগ্ন হয়ে যায়, গণিতের উপর ভিত্তি করে এত কঠিন যে সাধারণ ডেস্কটপ কম্পিউটারগুলির সাথে করা যাবে না। তিনি যে কেউ তার তথ্য সেট আপ এবং তার গণনা পুনরায় চালু করতে সম্মত যারা চ্যালেঞ্জ, কিন্তু বেশিরভাগ সামাজিক বিজ্ঞানী বারবার ব্যর্থ হয়েছে যে পদ্ধতি ব্যবহার করে গবেষণা প্রতিলিপি করার সময় তাদের মূল্য মনে করি না। সর্বাধিক বন্দুক নিয়ন্ত্রণ গবেষকরা কেবল লট এবং মরচেঞ্জের দাবী মেনে নিল এবং তাদের কাজ চালিয়ে যান। দুই অত্যন্ত সম্মানিত ফৌজদারি বিচারক গবেষক, ফ্রাঙ্ক জিমিং এবং গর্ডন হকিন্স (1997) একটি নিবন্ধ লিখেছিলেন যা ব্যাখ্যা করে:

ঠিক যেমন মেসার্স লট ও মরচেঙ্ক, হত্যাকাণ্ডের একটি মডেলের সাথে, মানসিক প্রতিবন্ধীদের একটি মডেল সহ, পরিসংখ্যানগত অবশিষ্টাংশগুলি উৎপন্ন করে, যেগুলি ‘ইস্যু করবে’ আইন হত্যাকাণ্ডকে কমাবে, আমরা আশা করি যে একটি নির্ধারিত অর্থনীতিবিদ বিভিন্ন মডেলের সাথে একই ঐতিহাসিক সময়সীমার ব্যবহার করতে পারে বিপরীত প্রভাব অর্থনীতির মডেলিংটি একটি ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে পরিমাপের সুবিধার সুবিধার জন্য যে কোনও পটিরের প্রকৃত বিশ্বাসীর হৃদয় উষ্ণ করে তুলতে।Zimring এবং Hawkins ডান ছিল। এক বছরের মধ্যে, দুই নির্ধারিত অর্থনীতিবিদ ড্যান ব্ল্যাক এবং ড্যানিয়েল Nagin (1998) একটি গবেষণায় দেখিয়েছে যে তারা যদি পরিসংখ্যানগত মডেলটি সামান্য পরিবর্তন করে ফেলে, অথবা ডেটা বিভিন্ন বিভাগে প্রয়োগ করে, তাহলে লট এবং মরচেঞ্জের আবিষ্কারগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়। কালো এবং নাগিন পাওয়া গেছে যে যখন ফ্লোরিডা নমুনা থেকে মুছে ফেলা হয়েছে ছিল “হত্যার এবং ধর্ষণের হারে ডান-থেকে-বহন আইন কোন detectable প্রভাব।” তারা উপসংহারে বলে যে, “লট এবং মুরেরার মডেলের উপর ভিত্তি করে অনুমান অনুপযুক্ত, এবং তাদের ফলাফল জনসাধারণের নীতি প্রণয়নে দায়িত্বশীলভাবে ব্যবহার করা যাবে না।”

জন লট অবশ্য তাদের বিশ্লেষণের বিরোধিতা করেছিলেন এবং তাদের নিজের প্রচারণা অব্যাহত রেখেছিলেন। লট 1977 থেকে 1 99 2 সাল পর্যন্ত প্রতিটি বছর মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রতিটি কাউন্টির জন্য তথ্য সংগ্রহ করেছিলেন। এই সমস্যাটি হল আমেরিকার দেশগুলি আকার এবং সামাজিক বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে ব্যাপকভাবে আলাদা। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে হুমকির একটি বড় বড় অংশ জন্য বড় শহরগুলি ধারণকারী কয়েকটি বড় বড়, অ্যাকাউন্ট। যেহেতু এটি ঘটবে, এইসব বড় বড় কাউন্টারগুলি “বন্দুক নিয়ন্ত্রণ আইনের” এর মানে হল যে লট এর বিশাল ডেটা সেটটি কেবল তার টাস্কের জন্য অনুপযুক্ত ছিল। তিনি তার মূল কারণের পরিবর্তনশীলতার মধ্যে কোন পার্থক্য ছিল না – “যেগুলি সবচেয়ে হত্যাকাণ্ড ঘটেছিল সেখানে -” আইন করা উচিত “আইন।

তিনি তার বই বা নিবন্ধ এই সীমাবদ্ধতা উল্লেখ না। যখন আমি আমার নিজের তথ্যগুলির প্রধান পরীক্ষায় বড় শহরগুলোতে আইন “আইন করে” অভাব আবিষ্কার করি, তখন আমি তাকে এ বিষয়ে জিজ্ঞাসা করি। তিনি বলেন, তার বিশ্লেষণে জনসংখ্যা আকারের জন্য তিনি “নিয়ন্ত্রিত” ছিলেন। কিন্তু গাণিতিক বিশ্লেষণে একটি পরিসংখ্যানগত নিয়ন্ত্রণ চালু করার মূল কারণটি ছিল না যে, প্রধান শহরগুলোতে তাদের কোনও তথ্য ছিল না যেখানে হতদরিদ্র সমস্যাটি সবচেয়ে তীব্র ছিল।

এটি তার ডেটাতে এই সমস্যাটি খুঁজে বের করার জন্য আমাকে কিছু সময় লেগেছিল, কারণ আমি বন্দুকের নিয়ন্ত্রণের বিষয়টি নিয়ে চিন্তিত ছিলাম না। কিন্তু জিমিংং ও হকিন্স অবিলম্বে এই সিদ্ধান্তে পৌঁছান যে, তারা জানতেন যে জাতীয় রাইফেল অ্যাসোসিয়েশন শক্তিশালী, বিশেষত দক্ষিণ, পশ্চিম ও গ্রামাঞ্চলে শক্তিশালী রাজ্যগুলির মধ্যে আইনগুলি চালু করা হয়েছিল। এই বন্দুক নেভিগেশন ইতিমধ্যে কয়েক সীমাবদ্ধতা ছিল যে যুক্তরাষ্ট্র ছিল। তারা বলেছে যে এই বিধানিক ইতিহাস হতাশায় “প্রবণতা তুলনা করার জন্য আমাদের ক্ষমতা ‘অন্য রাজ্যগুলির প্রবণতাগুলির সাথে রাজ্যগুলিকে’ প্রকাশ করবে। কারণ যে আইনগুলি পরিবর্তন করা হয়েছে সেগুলি বিভিন্ন রাষ্ট্র ও সংবিধানের মধ্যে ভিন্ন, যা আইন বিভাগগুলির মধ্যে তুলনাগুলি সর্বদা থাকবে। ঝুঁকি বিভ্রান্তিকর ডেমোগ্রাফিক এবং বিভিন্ন আইনি শাসনের আচরণগত প্রভাব সঙ্গে আঞ্চলিক প্রভাব। “ জিমরিং এবং হকিনস আরও উল্লেখ করেছেন যে:

লট এবং সরিষা, অবশ্যই, এই সমস্যা সচেতন। তাদের সমাধান, একটি আদর্শ অর্থনীতি কৌশল, আইডাহোর এবং নিউ ইয়র্ক সিটির মধ্যে যে সমস্ত পার্থক্যের জন্য নিয়ন্ত্রণ করবে, সেটি একটি মানসম্মত মডেল গড়ে তুলতে হবে যা হ’ল “আইন” যদি কেউ আমাদের মডেলের হত্যাকাণ্ড, ধর্ষণ, চুরি, এবং অটো চুরির উপর প্রভাব ফেলতে পারে তবে আমরা বিভিন্ন প্রবণতার উপর এই প্রভাবগুলির প্রভাবকে দূর করতে পারি। লট এবং সরিষা মডেল তৈরি করে যা জনসংখ্যাতাত্ত্বিক তথ্য, অর্থনৈতিক তথ্য, এবং বিভিন্ন অপরাধের উপর অপরাধমূলক শাস্তি প্রভাব অনুমান। এই মডেলগুলির পরিসংখ্যানগত বাড়িতে রান্না মধ্যে চূড়ান্ত হয় যে তারা এই লেখক দ্বারা সেট এই তথ্য জন্য তৈরি করা হয় এবং শুধুমাত্র ডান-থেকে-বহন প্রভাব মূল্যায়নের ব্যবহার করা হবে যে তথ্য পরীক্ষা।লট এবং সরিষা ইডাহো এবং ওয়েস্ট ভার্জিনিয়া এবং মিসিসিপিতে প্রবণতা তুলনা করছে ওয়াশিংটন, ডিসি এবং নিউইয়র্ক শহরের প্রবণতা। প্রকৃতপক্ষে কী ঘটেছিল, 1980-এর দশকের শুরুতে এবং 1990 এর দশকের শুরুতে বড় পূর্ব শহরগুলির মধ্যে ক্র্যাক-সংক্রান্ত হিউম্যানিদের বিস্ফোরণ ঘটে। লোটের পুরো যুক্তিটি একটি দাবিতে এসে পৌঁছেছিল যে, প্রধানত গ্রামীণ ও পশ্চিমাঞ্চলের “ইস্যুকৃত” রাজ্যরা ক্র্যাক-সম্পর্কিত হত্যাকাণ্ডের মহামারীকে বাঁচিয়েছিল কারণ তাদের “আইন” সমীকরণগুলির একটি মস্তিষ্ দ্বারা যদি এটি অস্পষ্ট না হয় তবে এটি কখনই গুরুত্বের সাথে নেওয়া হবে না।

কল্পবিজ্ঞান দুই: আরো মানুষ ক্রম জট কাটা

লট এবং মরচে ধরার ঘটনা কেবলমাত্র জনসাধারণের মনোযোগ প্রাপ্তির ক্ষেত্রেই ব্যতিক্রমী ছিল। একই বিষয় সম্পর্কে বিপরীত সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর জন্য অর্থনীতি পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রতিদ্বন্দ্বী সমীক্ষায় প্রকাশিত হওয়ার জন্য এটি বেশ প্রচলিত, এমনকি সাধারণ। বেশিরভাগ বিশ্লেষণ বিশ্লেষণে দেখা যায় না। বিভিন্ন ফলাফল অর্জনের জন্য তারা সামান্য ভিন্ন ডাটা সেট বা বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে। মনে হচ্ছে যে রিগ্রেশন মডেলাররা যে কোনও ফলাফল অর্জন করতে পারে যা তারা কোনও ভাবে রিগ্রেশন বিশ্লেষণের নিয়মগুলি লঙ্ঘন না করেই চায়। এই রাষ্ট্রীয় বিষয়গুলির সাথে হতাশার একটি অত্যন্ত স্পষ্ট বিবৃতিতে, দুটি অত্যন্ত সম্মানিত অপরাধবিজ্ঞানী, টমাস মারভেল এবং কার্লাস্কে মুডি (1997: ২২1), তারা একটি হত্যাকান্ডের হারের কারাদণ্ডের ফলে সম্পন্ন একটি গবেষণায় অভ্যর্থনা জানায়। তারা রিপোর্ট করেছে যে তারা:

ব্যাপকভাবে তাদের [তথ্য] পরিমার্জিত, ব্যবহৃত তথ্য সহ, পরিমাপ বিশ্লেষণ বিশেষজ্ঞ যারা সহকর্মীদের। সবচেয়ে ঘন ঘন প্রতিক্রিয়া হল যে তারা ফলাফল বিশ্বাস করতে প্রত্যাখ্যান কোন ব্যাপার কিভাবে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ ভাল। যে বিবাদ পিছনে ধারণা, প্রায়ই অনানুষ্ঠানিকভাবে আলোচনা কিন্তু কমপক্ষে প্রকাশিত, যে সামাজিক বিজ্ঞানীরা পদ্ধতি ব্যবহার পদ্ধতি manipulating দ্বারা ইচ্ছা কোন প্রাপ্ত করতে পারেন প্রকৃতপক্ষে, জেলের জনসংখ্যার প্রভাব সম্পর্কিত বিভিন্ন রকমের পরিসংখ্যান গবেষণার অযোগ্যতাগুলির ভাল প্রমাণ হিসাবে ধরা হয়। এই সংশ্লেষণগুলি, যারা নিয়মিতভাবে গণনামূলক গবেষণা প্রকাশ করে, তাদের মধ্যেও যে কোনও বিশ্লেষণই সম্পূর্ণভাবে বিশ্লেষণ, ফলাফলগুলি বিশ্বাসযোগ্য নয় যতক্ষণ না তারা পূর্বের প্রত্যাশাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়। একটি গবেষণা শৃঙ্খলা এমন একটি কাঠামোর মধ্যে সফল হতে পারে না।তাদের মহান মেধার জন্য, মার্ভেল এবং মুডি স্বতন্ত্রভাবে একাধিক রিগ্রেশন সঙ্গে সমস্যা স্বীকার, এবং উন্নতির জন্য কিছু পরামর্শ তৈরি। দুর্ভাগ্যবশত, কিছু অর্থনীতিবিদ তাদের মডেলগুলিতে নিখুঁত হয়ে ওঠে যে তারা কীভাবে অজুহাত দেখায় তা তারা হারিয়ে যায়। তারা বিশ্বাস করতে পারে যে, তাদের মডেলগুলি আরও নিখুঁত, আরো বৈধ, নোংরা, নিরপেক্ষ, “অনিয়ন্ত্রিত” বাস্তবতা যা তারা ব্যাখ্যা করার উদ্দেশ্যে প্রকাশ করে।

কল্পকাহিনী

1975 সালে আমেরিকান ইকোনোমিক রিভিউ একটি মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়ের আইজাক এহরিচের একটি প্রখ্যাত অর্থনীতিবিদ, প্রকাশিত একটি প্রতিবেদন প্রকাশ করে, যার হিসাব অনুযায়ী প্রতিটি মৃত্যুদণ্ডে আটটি হত্যাকাণ্ডের অবসান ঘটেছে। মৃত্যুদন্ড কার্যকর কার্যকারিতা সম্পর্কে সুপরিচিত বিশেষজ্ঞ এহরিচ আগে, থর্স্টেন সেলেন, যিনি বিশ্লেষণের অনেক সহজ পদ্ধতি ব্যবহার করেছিলেন। Sellen বিভিন্ন রাজ্যের প্রবণতা তুলনা গ্রাফ তৈরি। মৃত্যুদণ্ডের সাথে বা ছাড়া রাষ্ট্রের মধ্যে তিনি খুব সামান্যই বা কোন পার্থক্য খুঁজে পাননি, তাই তিনি এই সিদ্ধান্তে উপনীত হন যে মৃত্যুদন্ড কোন পার্থক্য সৃষ্টি করেনি।এহ্রিলিক, পরিসংখ্যানগত এক উর্ধ্বতনতার একটি কর্মে দাবি করেন যে, তার বিশ্লেষণটি আরো বৈধ ছিল কারণ এটি হত্যাকাণ্ডের হারকে প্রভাবিত করে এমন সমস্ত কারণগুলির নিয়ন্ত্রণ করে।

এমনকি এটি প্রকাশিত হওয়ার আগেই, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে সলিসিটর জেনারেলের দ্বারা মৃত্যুদণ্ডের রক্ষার জন্য মার্কিন সুপ্রিম কোর্টের সাথে আমরুকাস কুরিয়ার সংক্ষেপে ইহারলিচের কাজটি উদ্ধৃত করা হয়েছিল। সৌভাগ্যবশত, কোর্ট এহরিলির প্রমাণের উপর ভরসা না করার সিদ্ধান্ত নেয় কারণ এটি অন্য গবেষকদের দ্বারা নিশ্চিত করা হয়নি। এটা বুদ্ধিমান ছিল, কারণ এক বা দুই বছরের মধ্যে গবেষকরা সমানভাবে অত্যাধুনিক অর্থনীতিবিদ বিশ্লেষণ প্রকাশ করে দেখিয়েছেন যে মৃত্যুদণ্ডের কোন বিরূপ প্রভাব নেই।

এহ্রিলকের কাজের উপর বিতর্ক এত গুরুত্বপূর্ণ ছিল যে ন্যাশনাল রিসার্চ কাউন্সিলের বিশেষজ্ঞরা একটি নীল পটি প্যানেলে এটির পর্যালোচনা করবেন। অত্যন্ত পুঙ্খানুপুঙ্খ পর্যালোচনা পরে, প্যানেল সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে সমস্যাটি শুধু এহরিলচ এর মডেলের সাথে নয়, তবে আইনশৃঙ্খলা রক্ষাকারী পদ্ধতি ব্যবহার করে ফৌজদারি বিচার নীতিগুলির উপর বিতর্কের সমাধান করার কথা। তারা (মনসকি, 1 978: 4২২) উপসংহারে আসে যে:

কারণ এই ধরনের বিশ্লেষণের জন্য উপলব্ধ ডেটা সম্ভবত সীমাবদ্ধতা এবং কারণ অপরাধমূলক আচরণ এত জটিল হতে পারে, একটি নিবিড় আচরণগত অধ্যয়নের উত্থান যা প্রতিরোধের নীতিগুলির আচরণগত প্রভাব সম্পর্কে বিতর্ককে বিসর্জন দেয় বলে আশা করা উচিত নয়।অধিকাংশ বিশেষজ্ঞ এখন বিশ্বাস করেন যে Sellen ডান ছিল, যে মৃত্যুদন্ডের হত্যার হার নেভিগেশন কোন স্পষ্ট প্রভাব আছে কিন্তু এহরিলকে রাজি করা হয়নি। তিনি এখন তার মডেল বৈধতা একটি একাকী সত্য বিশ্বাসী হয়। সাম্প্রতিক একটি সাক্ষাত্কারে (বোনার এবং ফেসেন্ডেন, ২000) তিনি বলছিলেন “যদি বেকারত্ব, আয়ের বৈষম্য, শোষণের সম্ভাবনা এবং মৃত্যুদণ্ডের ব্যবহার করার ইচ্ছার হিসেব করা হয়, তবে মৃত্যুদন্ড কার্যকর ভূমিকা রাখে।”

মিথের চার: 1990 এর দশকে আইনত গর্ভপাতের ফলে ক্রমবর্ধমান পতন ঘটে।

1 999 সালে, জন ডোনাহু এবং স্টিভেন লেভিট 1990-এর দশকে খুনের হারের তীব্র হ্রাসের একটি উপন্যাস ব্যাখ্যা দিয়ে একটি গবেষণা প্রকাশ করেন। তারা যুক্তি দিয়েছিল যে 1973 সালে মার্কিন সুপ্রিম কোর্ট দ্বারা গর্ভপাতের বৈধতা অনাকাঙ্ক্ষিত শিশুদের জন্মের হার হ্রাস করে, যাদের মধ্যে অপ্রত্যাশিত সংখ্যক অপরাধী হয়ে উঠত। এই আর্গুমেন্টের সাথে সমস্যা হল যে গর্ভপাতের বৈধতা এক সময়ের ঐতিহাসিক ঘটনা এবং এক সময়ের ঘটনাগুলি একটি বৈধ রিগ্রেশন বিশ্লেষণের জন্য যথেষ্ট তথ্য সরবরাহ করে না। এটা সত্য যে গর্ভপাত আগে কিছু রাজ্যে বৈধতা পায়, এবং Donohue এবং Levitt এই সত্য ব্যবহার। কিন্তু এই সমস্ত রাজ্যের একই ঐতিহাসিক প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যাচ্ছিল এবং ঐ একই ঐতিহাসিক যুগে অন্যান্য অনেকগুলি ঘটনা ঘটছিল যা হত্যার হার প্রভাবিত করেছিল। একটি বৈধ প্রতিবিপ্লব বিশ্লেষণ এই সব ক্যাপচার করতে হবে, এবং একটি বৈচিত্র্য বিস্তৃত অধীনে তাদের পরীক্ষা। বিদ্যমান তথ্য যে অনুমতি দেয় না, তাই বিশ্লেষণের জন্য কোন তথ্য নির্বাচন করা হয় তার উপর নির্ভর করে রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি ভিন্ন হবে।

এই ক্ষেত্রে ডোনাহু এবং লেভিত বারো বছরের সময়কালের পরিবর্তনের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে চেয়েছিলেন, এবং সেই বছরের মধ্যে অস্থিরতা উপেক্ষা করে। এইভাবে, জেমস ফক্স (2000: 303) হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে, “এই সময়ের মধ্যে তারা বেশিরভাগ অপরাধ সংঘটিত হচ্ছিল – 1980-এর দশকের শেষের দিকে ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতা এবং পোস্ট-ক্র্যাক বছরের নিম্নস্তরের সংশোধন। মহাসাগর tides নেভিগেশন চাঁদ পর্বের প্রভাব অধ্যয়ন কিন্তু কিছু শুধুমাত্র কম জোয়ার এর সময়ের জন্য তথ্য রেকর্ডিং মত। “

আমি এই নিবন্ধটি লেখার সময়, আমি একটি বিবৃতি প্রদান করে “শীঘ্রই অন্য রিগ্রেশন বিশ্লেষক সম্ভবত একই তথ্য reanalyze এবং বিভিন্ন সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে হবে।” কয়েকদিন পরেই, আমার স্ত্রী আমাকে এই সংবাদ সম্পর্কে একটি সংবাদপত্রের বিবরণ দিয়েছেন। লেখক ইয়েল বিশ্ববিদ্যালয়ের জন লট ছাড়া আর কেউই ছিলেন না, এডিলেড বিশ্ববিদ্যালয়ের জন হুইটলি সহ। তারা একই সংখ্যার crunched এবং নিখুঁত যে “বৈধতা গর্ভপাত প্রায় প্রায় 0.5 থেকে 7 শতাংশ হারে হত” (Lott এবং Whitely, 2001)।

কেন এত স্পষ্টভাবে ভিন্ন ফলাফল? লেখক প্রতিটি সেট সহজভাবে তথ্য একটি অপর্যাপ্ত শরীর মডেল একটি ভিন্ন উপায় নির্বাচন। অর্থনীতিটি ঐতিহাসিক সত্যের বাইরে একটি সাধারণ সাধারণ আইন তৈরি করতে পারে না যে 1970 সালের দশকে গর্ভপাত বৈধ করা হয়েছিল এবং 1990 সালে অপরাধটি কমে গিয়েছিল। আমরা একটি বৈধ পরিসংখ্যান পরীক্ষা জন্য অন্তত কয়েক ডজন যেমন ঐতিহাসিক অভিজ্ঞতা প্রয়োজন হবে।

উপসংহার।

পরিসংখ্যান মডেলিং এসিড পরীক্ষা ভবিষ্যদ্বাণী। ভবিষ্যদ্বাণী নিখুঁত হতে হবে না। একটি মডেল র্যান্ডম অনুমান তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল পূর্বাভাস দিতে পারে, এটি দরকারী। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি মডেল স্টক মূল্যের তুলনামূলকভাবে অনুমান করতে পারে যে র্যান্ডম অনুমানের তুলনায় সামান্য ভাল, তবে এটি তার মালিকদের খুব ধনী হবে। সুতরাং স্টক মূল্যের মডেলগুলির পরীক্ষার এবং মূল্যায়নের একটি প্রচলিত প্রচেষ্টা চলে গেছে। দুর্ভাগ্যবশত, গবেষকরা সামাজিক নীতির মূল্যায়ন করার জন্য অর্থনীতিবিদ কৌশলগুলি ব্যবহার করে খুব কমই ভবিষ্যদ্বাণীগত পরীক্ষায় তাদের মডেলগুলি পরিচালনা করে। তাদের অজুহাত হচ্ছে ফলাফল জানার জন্য এটি খুব বেশি সময় লাগে। আপনি স্টক মূল্য সঙ্গে করবেন হিসাবে আপনি প্রতি কয়েক মিনিট দারিদ্র্য, গর্ভপাত বা হত্যাকান্ডের উপর নতুন তথ্য পাবেন না। কিন্তু গবেষকরা অন্য উপায়ে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পরীক্ষা করতে পারেন। তারা একটি অধিক্ষেত্র বা সময়কাল থেকে তথ্য ব্যবহার করে একটি মডেল বিকাশ করতে পারেন, তারপর এটি অন্যান্য সময় বা স্থান থেকে তথ্য পূর্বাভাস করতে ব্যবহার করুন কিন্তু অধিকাংশ গবেষকরা সহজেই তা করেন না, অথবা যদি তারা মডেলগুলি ব্যর্থ করে দেয় এবং ফলাফল প্রকাশিত হয় না।

পাবলিক পলিসি বিষয়গুলির অর্থনীতির গবেষণায় প্রকাশিত পত্রগুলি প্রায়ই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পরীক্ষার প্রয়োজন হয় না, যা দেখায় যে সম্পাদক এবং সমালোচকদের তাদের ক্ষেত্রগুলির জন্য কম প্রত্যাশা রয়েছে। তাই গবেষকরা নির্দিষ্ট সময়সীমার জন্য তথ্য গ্রহণ করে এবং যথাযথ টিউন করে এবং তাদের মডেলকে সামঞ্জস্য করে রাখে যতক্ষণ না তারা ইতিমধ্যেই যে “প্রবণতাগুলি” তৈরি করেছে তা ব্যাখ্যা করে। এটি করার জন্য বেশ কিছু উপায় সবসময় আছে, এবং আধুনিক কম্পিউটারগুলির সাথে এটি যতটা সম্ভব ফিট না হওয়া পর্যন্ত চেষ্টা করা কঠিন নয়। সেই সময়ে, গবেষক বন্ধ হয়ে যায়, আবিষ্কারগুলি লেখেন এবং প্রকাশনার জন্য কাগজ বন্ধ করেন। পরে, আরেকটি গবেষক একটি ভিন্ন ফলাফল প্রাপ্ত মডেল সামঞ্জস্য হতে পারে। এই পাণ্ডিত্যপূর্ণ জার্নাল পৃষ্ঠাগুলি পূরণ করে, এবং সবাই যে সামান্য বা কোন অগ্রগতি হচ্ছে না লক্ষ্য জাহির। কিন্তু আমরা যখন হতাশ হারের একটি বৈধ অর্থনীতিবিদ মডেলের কাছাকাছি নেই তখন আমরা যখন আইজাক এহরিচ 1975 সালে প্রথম মডেল প্রকাশ করেন।

ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত গবেষণা পদ্ধতির ব্যর্থতাকে স্বীকার করার জন্য বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের কোন ভাল পদ্ধতি নেই। নেতৃস্থানীয় বিশ্ববিদ্যালয়ে গ্র্যাজুয়েট প্রোগ্রামে entrenched এবং মর্যাদাপূর্ণ জার্নালগুলিতে প্রকাশিত পদ্ধতিগুলি চিরস্থায়ী হতে থাকে। অনেকেই মনে করেন যে যদি একটি সমীক্ষা পর্যালোচনা পত্রিকায় একটি গবেষণা প্রকাশ করা হয়, এটি বৈধ। আমরা যেসব মামলা দায়ের করেছি তা দেখায় যে এটা সবসময়ই হয় না। পিয়ারের পর্যালোচনা নিশ্চিত করে যে প্রতিষ্ঠিত প্রচেষ্টার অনুসরণ করা হয়েছে, কিন্তু যখন তারা নিজেদেরকে অভ্যাস করে তখন এটি খুব সামান্য সাহায্যের।

1991 সালে, বার্কলে ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি বিশিষ্ট সমাজবিজ্ঞানী এবং পরিমাণগত গবেষণামূলক পদ্ধতিতে পাঠ্যপুস্তক লেখক ডেভিড ফ্রিডম্যান, তিনি স্পষ্টভাবে বলেছিলেন যে, “আমি মনে করি না যে রিগ্রেশনটি অনেক বেশি বোঝা বহন করতে পারে একটি কার্যকারণ যুক্তি। স্বতঃস্ফূর্ত সমীকরণ, নিজেদের দ্বারা, বিভ্রান্তকারী ভেরিয়েবলের নিয়ন্ত্রণে অনেক সাহায্য করে “(ফ্রিডম্যান, 1991: ২9২)।ফ্রিডম্যানের নিবন্ধে বেশ কয়েকটি শক্তিশালী প্রতিক্রিয়া দেখা দিয়েছে। রিচার্ড বারক (1991: 315) মনে করেন যে ফ্রিডম্যানের যুক্তি “বেশিরভাগ পরিমাণগত সমাজবিজ্ঞানীর পক্ষে গ্রহণ করা খুবই কঠিন হবে। এটি তাদের অভিজ্ঞতাভিত্তিক উদ্যোগের হৃদয়ে চলে যায় এবং এভাবেই, সম্পূর্ণ পেশাগত পেশা বিপদের মধ্যে রাখে।”

সমালোচকদের মুখোমুখি যারা কিছু প্রমাণ চান তারা প্রবণতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন, রিগ্রেশন মডেলার প্রায়ই পরিসংখ্যানগত এক upmanship উপর ফিরে। তারা আর্গুমেন্টগুলি এত জটিল করে তুলতে পারে যে, শুধুমাত্র অন্য উচ্চতর প্রশিক্ষিত রিগ্রেশন বিশ্লেষকেরা বুঝতে পারেন, তাদের খণ্ডন করা উচিত। প্রায়ই এই কৌশল কাজ করে। সম্ভাব্য সমালোচকরা কেবল হতাশায় হতাশ হবেন ফিলাডেলফিয়ার ইনকুইয়ারের ডেভিড বোস্ট্ট (1999), জন লটকে গোপন অস্ত্র ও হত্যাকাণ্ডের হারের কথা বলার পর এবং অন্যান্য বিশেষজ্ঞদের সঙ্গে কথা বলার পরে, তিনি বলেন, “একাডেমিক আর্গুমেন্টগুলি সাজানোর চেষ্টা প্রায় অসম্ভব হয়ে পড়েছে। আপনি বিতর্কের মধ্যে ডুবে যেতে পারেন – স্ট্যাটিস্টিকস, ডামি ভেরিয়েবল এবং ‘পিউসন’ বনাম ‘কমপক্ষে স্কোয়ার’ ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতি। “

বোস্টটকে সন্দেহ করা সঠিক ছিল যে তিনি একটি বোকা এর মিশন মধ্যে উন্মুখ হচ্ছে। আসলে, সমাজবিজ্ঞান বা অপরাধশাস্ত্রে এমন কোন গুরুত্বপূর্ণ ফলাফল নেই যা অর্থনীতিবিদদের স্নাতক ডিগ্রি কমিয়ে সাংবাদিক ও নীতিনির্ধারকদের কাছে যোগাযোগ করতে পারে না। সম্রাটের কোন কাপড় নেই বলে স্বীকার করার সময় এটি। একটি অর্থনীতিবিদ মডেলের সাথে যখন উপস্থাপিত হয়, তখন ভোক্তাদের অবশ্যই এই বিষয়ে জোর দেওয়া উচিত যে, এটি তৈরি করার জন্য ব্যবহার করা ডেটা ব্যতীত ডেটাতে প্রবণতা পূর্বাভাস দিতে পারে । মডেল যে এই পরীক্ষা ব্যর্থ হয় জাঙ্ক বিজ্ঞান, কোন ব্যাপার কিভাবে বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ।