作者fifa186 (落叶)
看板Statistics
标题[问题] 如何找出虚假关系??
时间Mon Aug 19 00:53:34 2013
如果是跟统计软体有关请重发文章
如果跟论文有关也烦请您重发文章
文章类别是为了帮助大家搜寻资料与解答，造成不便之处请见谅
最近在网路上逛到一篇有趣的文章
但是看完之後，带给我的是更多的疑惑
所以上来跟版友们讨论一下
文章网址：
http://120.126.122.251/ntpu_dep/user_file/001655.pdf
这篇文章是探讨"女警比例的高低"对於"犯罪发生率"有甚麽影响?
作者的结论是女警的比例越高，就可以抑制犯罪发生率
我的疑问是
1. 他把p<0.1也当成显着，这在统计上到底是不是ok??
2. 不管统计结果是否显着
这两个变数之间是否有因果关系也让我有点疑惑
因为按常理来讲，如果女警比例越高就可以让犯罪率下降
那所有县市的员警都换成女生就好，不就可以抑制犯罪了吗?
而且，"性别比例"会抑制"犯罪率"
这样的解释让我觉得怪怪的
虽然统计结果的确有显着
但他们之间有没有可能是虚假关系??要如何确定虚假关系是不是存在？
因为这份期刊也算是不错的期刊(TSSCI)
所以才想跟有统计背景的版友们讨论一下
这个题材很有趣，他分析的结论也很有趣
但就是让我脑袋里有很多疑惑
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 112.105.52.203
1F：推 aqwe:撇开性别 警察跟犯罪的关系有很多实证可以参考 看看吧 08/19 01:29
2F：→ aqwe:尤其是这种会互相影响的 大多需要工具变数 08/19 01:29
3F：→ coldwind0912:其实 看它的研究方法和分析方式 可以思考.... 08/19 07:25
4F：→ coldwind0912:在这样的资料型态与资料结构之下 08/19 07:26
5F：→ coldwind0912:是女警增加 导致犯罪率下降... 08/19 07:27
6F：→ coldwind0912:还是 犯罪率下降 所以 女警人数增加... 08/19 07:27
7F：→ coldwind0912:我不太了解它所谓的「追踪资料」模型 长怎麽样... 08/19 07:28
8F：→ coldwind0912:但我觉得 这样的资料 有其他更popular或常见方法可用 08/19 07:29
9F：→ coldwind0912:我揣测它应该是回归方法的一类 但因果时间性令我疑惑 08/19 07:30
10F：→ coldwind0912:序列相关和异质性偏误 应该是有其他常见的方法可解决 08/19 07:31
11F：推 windsinsky29:因果关系可以好好考虑 并不是有关就一定有因果 08/22 20:41
12F：→ windsinsky29:alpha定多少本来就是看每次研究主题决定 08/22 20:43
13F：→ windsinsky29:所以他这样就说显着也是可以的 08/22 20:43