改写“每80人中有1人死于车祸”是错误的说法吗？

• 陈述一（S1）：“ 80人中有1人死于车祸。”
• 陈述二（S2）：“ 80人中有1人死于车祸。”

现在，我个人认为这两个语句之间没有太大区别。在写作时，我认为它们可以与普通读者互换。但是，现在我已经受到两个人的挑战，并且正在寻找其他视角。

我对S2的默认解释是：“从人口中随机抽出的80个人中，我们希望其中的一人是由于车祸而死的”-我确实认为这条合格的声明等同于S1。

我的问题如下：

• Q1）我的默认解释确实等同于陈述一吗？

• Q2）这是我的默认解释是不寻常还是鲁ck？

• Q3）如果您确实认为S1和S2不同，以至于要在第二个表示第一个是误导/不正确的时候声明第二个，您是否可以提供与S2完全相同的标准版本？

让我们撇开一个明显的疑问，即S1并非专门针对人的死亡，并假设它是在上下文中理解的。让我们也搁置对权利要求本身准确性的任何讨论：它只是为了说明。

据我所知，到目前为止，我所听到的分歧似乎都围绕着对第一条和第二条陈述的不同解释的默认设置。

对于第一个，我的挑战者似乎将其解释为1/80 * num_deaths =由交通事故造成的死亡人数，但由于某种原因，默认情况下，对第二个解释的含义与“如果有80人中，其中有1人会死于车祸”（显然这不是同等的要求）。我认为，考虑到他们对S1的解释，他们对S2的默认设置是将其读为（1/80 * num_dead_people =死于车祸的人数==死于车祸的人数）。我不确定为什么在解释上存在差异（S2的默认设置是一个更强的假设），或者他们是否具有我实际上缺乏的先天统计意义。

首先，我的第一个直觉性想法是：“如果交通死亡率在数十年内保持恒定，则S2只能与S1相同”-在过去的几十年中，这肯定不是一个好假设。这已经暗示一个困难在于隐式/无声的时间假设。

我想说你的陈述是这样的

1经历。$x$ $population$$event$

在S1中，人口是死亡，并且当前隐含的时间规格是“或在当前范围内具有适当的大小[具有足够的病例数]，但时间范围不太宽[具有近似恒定的车祸特征]”

在S2中，人口为人。还有一些人似乎不是将其理解为“垂死的人”，而是“活着的人”（毕竟，这是人们更经常/更长寿的事情）。如果您将人口看成是生活中的人，那么很明显，现在每80个人中就有一个人死于车祸。因此，这被解读为“ [可能在未来数十年内]死亡时，死因是车祸”。

带回家的信息：通常要小心指出您的人口是谁，以及总体上分数的分母。（Gerd Gigerenzer有关于不明确指出分母是造成混乱的主要原因的论文，特别是在统计和风险传达方面）。

对我来说，“ 80例死亡中的1例...”是迄今为止较为明确的说法。您的“ 80分之一”中的分母是所有死亡事件的集合，该声明使其明确。

“ 80人中有1个人...”的表述含糊不清。您的意思是“每80个人中有1人死亡...”，但该声明也可以很容易地解释为“每80个人中有1个人……”。

我全力以赴地明确这样的概率或频率断言中的参考集。如果您在谈论死亡的比例，请说“死亡”而不是“人”。

这取决于您是描述还是预测。

“在80人中有1人死于车祸”是一个预测。在今天还活着的所有人中，有余的时间中有80人将以这种方式死亡。

描述为“ 80人中有1人死于车祸” 。在给定时期内（例如支持研究的时间跨度）死亡的所有人中，确实有80人中有1人死于车祸。

请注意，此处的时间窗口不明确。一句话暗示死亡已经发生；另一个暗示它们将在某天发生。一句话意味着您的基准人口是已经死亡的人（以及在此之前还活着的人）；另一种则意味着今天还活着（并将最终死亡）的基准人口。

这些实际上是完全不同的语句，源数据可能仅支持其中之一。

附带说明一下，歧义是由作为一个人的状态（连续发生）和死亡事件（在某个时间点发生）之间的不匹配引起的。每当您以这种方式组合事物时，都会得到类似的歧义。您可以通过使用两个事件而不是一个状态和一个事件来立即解决歧义。例如，“每出生80人，就有1人死于车祸”。

由于抽样偏差，这两种说法是不同的，因为在人们年轻时更容易发生车祸。

让我们通过提出一个不切实际的场景来使其更加具体。

考虑以下两个语句：

• 所有死亡的一半是由车祸引起的。
• 今天活着的所有人中有一半将死于车祸。

我们将显示这两个语句不相同。

让我们简化一下事情，并假设每个出生的人要么在80岁时死于心脏病发作，要么在40岁时死于交通事故。此外，假设上面的第一个陈述成立，并且我们处于稳定状态，因此死亡平衡出生。然后将有三个人口，所有人口都相等。

• 40岁以下的人会死于车祸。
• 40岁以下的人会死于心脏病。
• 40岁以上的人会死于心脏病。

这三个人口必须一样大，因为死于车祸的人数（来自上述第一个人口）和死于心脏病的人数（来自上述第三个人口）是相等的。

他们为什么相等？每年死于谁在车祸的人数是的人在第一次人口的数量，和谁通过心脏发作死亡的人数的人在第三人口的数量，所以这两个人群的大小必须相等。此外，第二人口与第三人口相同（因为40年后第三人口是第二人口）。$1/40$$1/40$

因此，在这种情况下，今天还活着的所有人中只有三分之一会死于车祸，因此这两种说法并不相同。

在现实生活中，我的印象是，相比大多数其他死亡原因，车祸的发生年龄要小得多。如果是这种情况，则陈述一和陈述二中的数字会有很大的不同。

如果您将第二条语句修改为

• 所有出生的人中有一半会死于车祸，

那么在假设人口为稳态的情况下，这两个陈述是等效的。但是，当然，在现实世界中，我们没有稳定的人口，类似的观点（尽管更为复杂）表明，对于人口的增长或萎缩，抽样偏差仍然使这两种说法有所不同。

我的默认解释确实等同于陈述一吗？

没有。

假设我们有800人。400人死亡：5人死于车祸，另外395人忘记呼吸。S1现在为true：5/400 = 1/80。S2为假：5/800！= 1/80。

问题在于，从技术上讲，S2是模棱两可的，因为它没有指定总数，而S1却确定了死亡总数。另外，S1还有一个信息（死亡总数）和一个少信息（总人数）。以面值计，它们描述了不同的比率。

将其作为我的默认解释是不寻常还是鲁ck？

我实际上不同意您的解释，但是我认为这并不重要。上下文可能使含义变得显而易见。

• 一方面，显然所有人死亡，因此，隐含的总人数=总死亡人数。因此，如果您通常讨论死亡率，则适用默认解释。
• 另一方面，如果您要讨论的是一个有限的数据集，而不是每个人都死了，那么我在上面的解释会更准确。但是，读者似乎并不难忽略这一点。

您可能会问，在哪里可能遇到没有死的人。首先，我们可能会使用仅追踪人们5年的统计数据集，因此必须忽略研究结束时还活着的那个人，因为不知道他们会死于什么。另外，死因可能是未知的，在这种情况下，您不能真正将其分配给汽车或非汽车。

如果您确实认为S1和S2不同，以至于在第二个错误表示第一个错误或不正确的情况时声明第二个错误，您是否可以提供S2的完全合格的等效版本？

“死于车祸的人中有八十分之一。” 相当于改写S1。

我同意你对第二个陈述的解释与第一个陈述一致。我也同意这是对第二个陈述的完全合理的解释。话虽这么说，第二条陈述更加模棱两可。

第二条语句也可以解释为：

• 根据最近一次车祸中的个人样本，有1/80人死亡。
• 假设人口总数庞大，则有1/80人会死于与车祸有关的因素，其中一些是交通事故本身，而另一些则是自杀，受伤，医疗事故，警惕正义等。
• 根据当前的安全趋势推断，今天有1/80的人死于车祸。

上面的第二和第三种解释对于外行听众来说可能足够接近，但是第一种和第二种解释有很大的不同。

基本的区别在于，这两种说法是针对不同的人群和不同的时间范围。

“ 80人中有1人死于车祸”大概是指在相当有限的一段时间（例如一年）中的死亡比例。由于使用汽车的总人口比例和汽车的安全记录都随着时间的推移而发生了显着变化，因此除非您声明其所指的时间间隔，否则该声明没有任何意义。（作为一个荒谬的例子，考虑到当时汽车的拥有和使用水平在总人口中的水平，这显然是完全错误的，1919年）。请注意，上面的“使用汽车的总人口比例”实际上是一个错误-应该是“在不久的将来将死于汽车的人口比例”

“每80人中有1人死于车祸”可能是指目前在某个地区还活着的所有人类，以及他们最终在未知的未来时间死亡的原因。由于汽车旅行的普及率和安全性几乎肯定会在他们的一生中发生变化（例如，在未来100年内，对于今天的新生婴儿而言），因此这与第一个说法大相径庭。

A1）假设每个人都死了，并假设围绕测量的时间足够短，那么您对S2的解释与S1相匹配。

A2）是的，您对S2的解释是鲁ck的。S2可以解释为“ 80人中有1人死于交通事故”，这显然不等于S1。因此，使用S2可能会引起混乱。

不过，您对80分之一的解释是合理的，而另一种解释（任何 80分之一）却很不寻常。“ U的N中的1是P”是“给定谓词P和N个来自宇宙U的随机样本x的期望样本数，使得P（x）真约等于1”的非常常用的缩写。 。

A3）如果所有人都死于车祸，那么就有八十分之一的人死亡。

是的，这是错误的，而且任何措辞似乎都不足以始终如一地传达您想要的含义

作为非专业人士，如果您的目标是非专业人士，我绝对建议您在https://english.stackexchange.com/上发帖，而不是在这里发布-您的问题让我读了几遍，以理清S1和S2对我的直觉含义与您要说的话。

作为记录，我对每个语句的解释：

• （S1）-每80人中有1人死于车祸

• （S2）-发生车祸的每80人中有1人死亡

为了传达您的意思，我可能会使用经过修改的S2：“每80个人中有1个人会死于车祸”。

这仍然包含一些歧义，但保持相似的简短性。