法庭多媒体分析中的统计科学挑战

本文探讨法庭多媒体分析中工具痕迹分析的统计基础问题,讨论适当样本量在模式匹配分析中的重要性,以及缺乏有效统计测试可能导致的"垃圾科学"问题。

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2020年2月29日,星期六

华盛顿特区法官就"垃圾科学"发布亟需的意见

Radley Balko再次发声。这次,他关注的是工具痕迹分析的裁决。

“这让我想到华盛顿特区助理法官Todd E. Edelman在2020年9月对美国诉Marquette Tibbs案的意见。本案中,检方希望传唤一名证人,证明弹壳上的痕迹与被控谋杀男子丢弃的枪支相匹配。该证人计划作证称,在显微镜下检查弹壳痕迹并与实验室中该枪支发射的弹壳痕迹进行比较后,确定弹壳与枪支匹配。

此类证词已在全国数千起案件中被允许采用。但这种分析并非科学。它具有高度主观性。无法计算误差范围。这基本上只是观察一个弹壳上的痕迹,与另一个弹壳上的痕迹进行比较,然后确定是否’匹配’。与其他’模式匹配’分析领域(如咬痕、轮胎花纹或地毯纤维分析)一样,分析师无法提供统计数据来支持他们的证词。我们根本不知道还有多少其他枪支可能产生类似的痕迹。相反,陪审团只是被要求依赖证人对匹配的专业判断。”

如前一篇文章所述,当未使用适当样本量作为对照时,“模式匹配"比较容易出错。

就统计而言,问题不一定在于分析师的观察,而在于结论。没有适当样本,如何知道观察结果在正态分布中的位置?观察到的结果是"典型"还是"独特”?如何知道?您需要构建有效的测试。

Balko的观点是?似乎没有人这样做——进行有效的测试。嗯,几乎没有人。我当然会——进行有效的测试。

如果您对我讨论的内容感兴趣,并想了解更多关于计算样本量和比较观察结果的信息,请立即报名参加《法庭分析师统计学》(链接)。

朋友们,祝您周末愉快。

发布者:Jaime Hoerricks, PhD

时间:上午7:00

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