基于方差分解的 Forensic Black Box 研究中的不可决策问题分析
应用统计
2025-09-25 v2
摘要
在美国，'black box' 研究日益增多，用于估计 Forensic 学科的错误率。研究人员对一组已知来源但参与者不知来源的项目进行评估，要求参与者进行来源判定（通常是鉴定、排除或某种不可决策）。我们研究了两项 black box 研究中的不可决策问题：一项关于指纹，一项关于子弹。不同于将所有不可决策响应视为功能正确（如报告的两项研究中所采用），或与报告的错误率无关（如某些人所做的那样），或将其全部视为潜在错误（如他人所做的那样），我们提出，特定 black box 研究中不可决策的总体模式可揭示由于评审员可变性导致的不可决策比例。计算原始项目和评审员方差，并与采用 logistic 回归模型（该模型考虑了由哪些评审员处理了哪些项目）的结果进行比较。报告的 black box 研究中的错误率远小于'失败率'分析（即将不可决策纳入考虑），且这种差异的大小在具体研究中高度依赖于该研究本身。
关键词
引用
@article{arxiv.2507.02240,
title = {A Variance Decomposition Approach to Inconclusives in Forensic Black Box Studies},
author = {Amanda Luby and Joseph B. Kadane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02240},
year = {2025}
}