量化选区划分不公的统计检验的经验功效分析
计算机与社会
2025-01-13 v1 应用统计
摘要
选区划分不公是美国政治体系中一个普遍存在的问题。在过去十年中，基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样和统计异常值检验的方法被提出用于量化选区划分不公，并已被用作几起备受瞩目的法律案件中的证据。我们对Chikina等人（2020）提出的一个此类假设检验进行了经验功效分析。我们使用2012年和2016年总统选举生成了一个有偏的北卡罗来纳州国会选区地图族，并评估了在哪些条件下异常值检验无法在指定的第一类错误水平下标记它们。发现异常值检验的功效在不同政党、选举年份、MCMC链长度和效应量下相对稳定。结果表明，对检验功效的主要影响是偏差度量的选择。这是第一个通过计算验证选区划分不公案件中使用的统计检验功效的工作。
引用
@article{arxiv.2501.05761,
title = {Empirical Power Analysis of a Statistical Test to Quantify Gerrymandering},
author = {Ranthony A. Clark and Susan Glenn and Harlin Lee and Soledad Villar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05761},
year = {2025}
}