「80人に1人が自動車事故によって引き起こされた」を「80人に1人が自動車事故の結果として死亡した」と言い換えることは間違っていますか？

• ステートメント1（S1）：「80人に1人の死亡は自動車事故によるものです。」
• ステートメント2（S2）：「80人に1人が自動車事故の結果死亡しました。」

今、私は個人的に、これらの2つのステートメントの間に大きな違いは見ていません。書くとき、私はそれらを一般の聴衆と交換可能であると考えます。しかし、私はこれについて2人の人に挑戦されており、いくつかの追加の視点を探しています。

S2のデフォルトの解釈は、「人間の人口から一様にランダムに引き出された80人のうち、そのうちの1人が自動車事故の結果として死亡することを期待します」です。

私の質問は次のとおりです。

• Q1）デフォルトの解釈は、実際にはステートメント1と同等ですか？

• Q2）これが私のデフォルトの解釈であるのは珍しいですか、無謀ですか？

• Q3）S1とS2が異なると思う場合、1つ目が誤解を招く/間違っているという意味で2つ目を述べる場合、同等のS2の完全修飾リビジョンを提供してください。

S1が人間の死を具体的に言及していないという明白なめ事を脇に置き、それが文脈で理解されていると仮定しましょう。また、クレーム自体の真実性についての議論はさておき、説明のためのものです。

私の知る限り、これまでに聞いた意見の不一致は、最初と2番目のステートメントの異なる解釈に対するデフォルトを中心としているようです。

最初は、私の挑戦者は1/80 * num_deaths =自動車事故による死者数と解釈しますが、何らかの理由で、「もしあなたが何かセットを持っているなら、 80人の、そのうちの一つがします（明らかに同等の請求ではありません）車の事故」で死亡します。S1の解釈を考えると、S2のデフォルトは（1/80 * num_dead_people =自動車事故で亡くなった人の数==自動車事故による死者の数）と解釈されると思います。なぜ解釈に矛盾があるのか​​（S2のデフォルトがはるかに強い仮定である）、またはそれらに私が実際には欠けているという生来の統計的意味があるかどうかはわかりません。

まず最初に、私が最初に直感的に考えたのは、「S2は、おそらく交通事故死率が数十年にわたって一定である場合にのみS1と同じになることができる」ということです。これは、過去数十年では確かに良い仮定ではなかったでしょう。これは、暗黙的/暗黙の時間的仮定に1つの困難があることをすでに示唆しています。

あなたの声明は

経験 1つ。$x$ $population$$event$

S1では、人口は死亡であり、暗黙の時間的仕様は現在または「適切な大きさ[十分な症例数を有する]であるが、現在の時間枠はあまり広くない[ほぼ一定の自動車事故特性を有する]」

S2では、人口は人です。そして、他の人はこれを「死にゆく人々」としてではなく、「生きている人々」（結局、人々がより頻繁に/より長くすることです）と読むようです。人口を生きている人々と読むと、明らかに、今住んでいる80人に一人が「今」自動車事故で亡くなるわけではありません。それは「彼らが死んでいるとき（おそらく数十年後）、死の原因は自動車事故である」と読まれています。

持ち帰りのメッセージ：常にあなたの人口と一般的な分数の分母を明確にするように注意してください。（Gerd Gigerenzerは、特に統計とリスクコミュニケーションにおいて、混乱の主な原因である分母を詳しく説明していないという論文を持っています）。

私にとって「80人に1人の死...」は断然明確な声明です。「1 in 80」の分母はすべての死亡イベントのセットであり、そのステートメントはそれを明確にします。

「80人に1人...」の定式化にはあいまいさがあります。あなたは本当に「死ぬ80人に1人...」を意味しますが、この声明は「80人に1人が生きています...」または同様のものと同じくらい簡単に解釈できます。

私は、このような確率または頻度のアサーションでの参照セットについて明示的であるためにすべてです。あなたが死の割合について話しているなら、「人」ではなく「死」と言ってください。

それはあなたが説明しているか予測しているかによって異なります。

「80人に1人が自動車事故で死亡する」と予測されています。今日生きているすべての人々のうち、残りの生涯のある時期に、80人に1人がそのように死ぬでしょう。

「死亡者の80人に1人は自動車事故によるものです」と説明されています。一定の期間（たとえば、補助的な研究の期間）に死亡したすべての人々のうち、80人に1人が実際に自動車事故で死亡しました。

ここでの時間枠はあいまいです。1つの文は、死がすでに発生していることを意味します。もう一方は、いつか発生することを意味します。ある文は、あなたのベースライン人口が死亡した（そしてその前に生きていた）人々であることを意味しています。もう1つは、今日生きている（そして最終的に死ぬ）人々のベースライン人口を意味します。

これらは実際には完全に異なるステートメントであり、おそらくソースデータでサポートされるのはそのうちの1つだけです。

サイドノートでは、あいまいさは、人間の状態（継続的に発生する）と死のイベント（ある時点で発生する）の不一致から発生します。このように物事を組み合わせると、同様に曖昧なものが得られます。1つの状態と1つのイベントの代わりに2つのイベントを使用することで、あいまいさを即座に解決できます。たとえば、「生まれた80人のうち、1人が自動車事故で亡くなります。」

人々が若いときに自動車事故が発生する可能性が高いため、2つのステートメントはサンプリングバイアスのために異なります。

非現実的なシナリオを想定して、これをより具体的にしましょう。

次の2つのステートメントを検討してください。

• 死亡者の半分は自動車事故によるものです。
• 今日生きているすべての人々の半分は、自動車事故で死ぬでしょう。

これら2つのステートメントが同じではないことを示します。

物事を大幅に単純化して、生まれたすべての人が80歳で心臓発作または40歳で自動車事故で死亡すると仮定します。死は出生のバランスをとります。それから、人間の3つの集団があり、すべて同じ大きさです。

• 自動車事故で死亡する40歳未満の人。
• 心臓発作で死亡する40歳未満の人。
• 心臓発作で死亡する40歳以上の人。

自動車事故で死亡する人の割合（最初の人口から）と心臓発作で死亡する人の割合（3番目の人口から）は等しいため、これら3つの人口は等しくなければなりません。

$1/40$$1/40$

したがって、この場合、今日生きているすべての人の3分の1だけが自動車事故で亡くなるので、2つの声明は同じではありません。

実生活では、自動車事故は他のほとんどの死因よりもかなり若い年齢で発生するという印象を受けます。この場合、ステートメント1と2の数値には大きな違いがあります。

2番目のステートメントを変更した場合

• 生まれた人の半分は自動車事故で死ぬでしょう、

定常状態の母集団を仮定すると、2つのステートメントは同等になります。しかし、もちろん、現実の世界では定常状態の人口はありません。同様の（より複雑な）議論は、人口の増加または減少に対して、サンプリングバイアスがこれら2つのステートメントを異なるものにしていることを示しています。

デフォルトの解釈は、実際にステートメント1と同等ですか？

番号。

800人の人がいるとしましょう。400人が死亡した：5人が自動車事故で、他の395人が呼吸するのを忘れた。S1は真になりました：5/400 = 1/80。S2は偽です：5/800！= 1/80。

問題は、S1はそうですが、S2は合計で何人の死があったかを特定しないため、技術的にはあいまいであるということです。または、S1にはもう1つの情報（総死亡数）と1つの少ない情報（総人口）があります。額面で取られて、彼らは異なる比率を説明します。

これが私のデフォルトの解釈になることは珍しいですか、無謀ですか？

私は実際にはあなたの解釈に同意しませんが、それは問題ではないと思います。おそらく、コンテキストによって意味が明らかになります。

• 一方では、明らかにすべての人が死亡するため、総人口=総死亡であることが暗黙のうちに示されます。したがって、一般的に死亡率について議論している場合、デフォルトの解釈が適用されます。
• 一方、誰もが死ぬということではない限られたデータセットについて議論している場合、上記の私の解釈はより正確です。しかし、読者がこれを見過ごすのは難しくないようです。

死ぬことのない人と出会える場所を尋ねるかもしれません。たとえば、人を5年間追跡するだけの統計データセットを使用できます。そのため、研究の最後にまだ生きている人は無視する必要があります。または、死因が不明な場合があります。その場合、実際に車に割り当てることも、車に割り当てることもできません。

S1とS2が異なると考えて、1つ目が誤解を招く/間違っているという意味で2つ目を述べる場合、同等のS2の完全修飾リビジョンを提供してください。

「死亡した80人に1人は、自動車事故の結果として死亡しています。」これはS1の言い換えに相当します。

2番目のステートメントの解釈が最初のステートメントと一致していることに同意します。また、2番目のステートメントの完全に合理的な解釈であることに同意します。とはいえ、2番目のステートメントははるかにあいまいです。

2番目のステートメントは、次のように解釈することもできます。

• 最近の自動車事故の個人のサンプルを考えると、1/80が死亡しました。
• 人口のサンプルが多いとすると、1/80は自動車事故に関連する要因のために死亡します。その一部は事故そのものですが、他のいくつかは自殺、負傷、医療過誤、自警団の正義などです。
• 現在の安全トレンドを推定すると、今日生きている1/80人が自動車事故のために死亡することが示されています。

上記の2番目と3番目の解釈は一般の視聴者にとっては十分に近いかもしれませんが、最初の解釈はかなり大きく異なります。

基本的な違いは、2つのステートメントが異なる人口と異なる時間枠を参照していることです。

「80人に1人の死亡は、自動車事故によるものです」とは、かなり限られた期間（1年など）での死亡の割合を指していると考えられます。自動車を使用している全人口の割合と自動車の安全記録は両方とも時間とともに大幅に変化しているため、それがどの時間間隔を指しているのかを述べない限り、このステートメントは意味をなしません。（ばかげた例として、当時の総人口における自動車の所有と使用のレベルを考慮すると、1919年には明らかに完全に間違っていたでしょう）。上記の「車を使用している総人口の割合」は実際には間違いです-それは「近い将来に車を使用して死亡する人の割合」であるべきです

「80人に1人が自動車事故の結果として亡くなった」とは、おそらくある地域で現在生きているすべての人間と、将来の未知の時点での最終的な死因を指します。自動車旅行の有病率と安全性は、ほぼ確実にその生涯（今日の新生児の場合、次の100年以内）に変化するため、これは最初の声明とはまったく異なる声明です。

A1）全員が死亡し、測定が行われた前後の十分に短い期間のコンテキストを想定すると、はい、S2の解釈はS1と一致します。

A2）はい、S2の解釈は無謀です。S2は、「自動車事故に関係する80人に1人が死亡する」と解釈できますが、これは明らかにS1と同等ではありません。したがって、S2を使用すると混乱が生じる可能性があります。

80中1のあなたの解釈は、しかし、合理的であり、他の解釈（1 任意の 80）は非常に珍しいです。「UのNの1はP」は、「ユニバースUから述語、P、およびNのランダムサンプルxを与え、P（x）が1にほぼ等しいと予想されるサンプルの数」を表す非常に一般的な略記です。 。

A3）すべての人が、自動車事故の結果として80人に1人が死亡した場合。

はい、それは間違っています、そして、どちらの言い回しもあなたの望む意味を一貫して伝えるのに十分ではないようです

素人として話すと、あなたのターゲットが素人の場合、ここではなくhttps://english.stackexchange.com/に投稿することをお勧めします。対あなたが言うことを意味した。

記録のために、各声明の私の解釈：

• （S1）-死亡80人につき、自動車事故による死亡1人

• （S2）-自動車事故で80人につき1人が死亡

あなたの意味を伝えるために、私は修正されたS2を使用するでしょう：「80人に1人は自動車事故で死ぬでしょう。」

これにはまだいくつかの曖昧さが含まれていますが、同様の簡潔さを保ちます。