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Estadísticas forenses

La estadística forense es la aplicación de modelos de probabilidad y técnicas estadísticas a la evidencia científica , como la evidencia de ADN , [1] y la ley. A diferencia de las estadísticas "cotidianas", para no generar sesgos ni sacar conclusiones indebidas, los estadísticos forenses informan las probabilidades como razones de verosimilitud (LR). Esta razón de probabilidades es luego utilizada por los jurados o jueces para sacar inferencias o conclusiones y decidir asuntos legales. [1] Los jurados y jueces se basan en la solidez de una coincidencia de ADN, dada por las estadísticas, para sacar conclusiones y determinar la culpabilidad o inocencia en asuntos legales. [2]

En la ciencia forense, la evidencia de ADN recibida para el perfil de ADN a menudo contiene una mezcla del ADN de más de una persona. Los perfiles de ADN se generan utilizando un procedimiento establecido, sin embargo, la interpretación de un perfil de ADN se vuelve más complicada cuando la muestra contiene una mezcla de ADN. Independientemente del número de contribuyentes a la muestra forense, se deben utilizar estadísticas y probabilidades para dar peso a la evidencia y describir lo que significan los resultados de la evidencia de ADN. En un perfil de ADN de una sola fuente, la estadística utilizada se denomina probabilidad de coincidencia aleatoria (RMP). Las RMP también se pueden utilizar en ciertas situaciones para describir los resultados de la interpretación de una mezcla de ADN . [3] Otras herramientas estadísticas para describir los perfiles de mezcla de ADN incluyen las razones de verosimilitud (LR) y la probabilidad combinada de inclusión (CPI), también conocida como probabilidad aleatoria no excluida (RMNE). [4]

Se han implementado programas informáticos con estadísticas de ADN forense para evaluar las relaciones biológicas entre dos o más personas. La ciencia forense utiliza varios enfoques para las estadísticas de ADN con programas informáticos, como la probabilidad de coincidencia, la probabilidad de exclusión, los cocientes de verosimilitud, los enfoques bayesianos y las pruebas de paternidad y parentesco. [5]

Aunque el origen preciso de este término no está claro, es evidente que se utilizó en los años 1980 y 1990. [6] Entre las primeras conferencias sobre estadísticas forenses hubo dos celebradas en 1991 y 1993. [7]

Probabilidad de coincidencia aleatoria

Las posibilidades de coincidencia aleatoria (RMP) se utilizan para estimar y expresar la rareza de un perfil de ADN. La RMP se puede definir como la probabilidad de que otra persona en la población, elegida al azar, tenga el mismo genotipo que el genotipo del contribuyente de la evidencia forense. La RMP se calcula utilizando las frecuencias genotípicas en todos los loci, o cuán comunes o raros son los alelos de un genotipo. Las frecuencias genotípicas se multiplican en todos los loci, utilizando la regla del producto , para calcular la RMP. Esta estadística da peso a la evidencia ya sea a favor o en contra de que un sospechoso en particular sea un contribuyente a la muestra de mezcla de ADN. [4]

El RMP solo se puede utilizar como una estadística para describir el perfil de ADN si proviene de una sola fuente o si el analista puede diferenciar entre los picos en el electroferograma de los contribuyentes principales y secundarios de una mezcla. [3] Dado que la interpretación de mezclas de ADN con más de dos contribuyentes es muy difícil de hacer para los analistas sin software de computadora, el RMP se vuelve difícil de calcular con una mezcla de más de dos personas. [4] Si los picos de contribuyentes principales y secundarios no se pueden diferenciar, existen otros métodos estadísticos que se pueden utilizar.

Si la mezcla de ADN contiene una proporción de 4:1 entre contribuyentes principales y secundarios, se puede utilizar una probabilidad de coincidencia aleatoria modificada (mRMP) como herramienta estadística. Para calcular la mRMP, el analista debe deducir primero un contribuyente principal y uno secundario y sus genotipos basándose en las alturas de pico indicadas en el electroferograma. En los laboratorios que realizan análisis de ADN se suele utilizar software informático para calcular con mayor precisión la mRMP, ya que los cálculos para cada uno de los genotipos más probables en cada locus resultan tediosos e ineficientes para el analista si se realizan a mano. [2]

Razón de verosimilitud

A veces puede resultar muy difícil determinar el número de contribuyentes en una mezcla de ADN. Si los picos se distinguen fácilmente y se puede determinar el número de contribuyentes, se utiliza una razón de verosimilitud (LR). Las LR consideran las probabilidades de que ocurran los eventos y se basan en pares alternativos de hipótesis contra las cuales se evalúa la evidencia. [8] Estos pares alternativos de hipótesis en los casos forenses son la hipótesis del fiscal y la hipótesis de la defensa. En los casos de biología forense, las hipótesis a menudo establecen que el ADN proviene de una persona en particular o que el ADN proviene de una persona desconocida. [2] Por ejemplo, la fiscalía puede plantear la hipótesis de que la muestra de ADN contiene ADN de la víctima y el sospechoso, mientras que la defensa puede plantear la hipótesis de que la muestra contiene ADN de la víctima y una persona desconocida. Las probabilidades de las hipótesis se expresan como una razón, con la hipótesis del fiscal en el numerador. [3] La razón expresa entonces la probabilidad de ambos eventos en relación entre sí. En el caso de las hipótesis en las que la mezcla contiene al sospechoso, la probabilidad es 1, porque se pueden distinguir los picos y determinar fácilmente si el sospechoso puede excluirse como contribuyente en cada locus en función de su genotipo. La probabilidad de 1 supone que el sospechoso no puede excluirse como contribuyente. Para determinar las probabilidades de los desconocidos, se deben determinar todas las posibilidades de genotipo para ese locus. [3]

Una vez realizado el cálculo de la razón de verosimilitud, el número calculado se convierte en un enunciado para dar significado a la estadística. Para el ejemplo anterior, si la razón de verosimilitud calculada es x, entonces la razón de verosimilitud significa que la probabilidad de la evidencia es x veces más probable si la muestra contiene a la víctima y al sospechoso que si contiene a la víctima y a una persona desconocida. [8] La razón de verosimilitud también se puede definir como 1/RMP. [3]

Probabilidad combinada de inclusión

La probabilidad combinada de inclusión (CPI) es una estadística común que se utiliza cuando el analista no puede diferenciar entre los picos de un contribuyente mayor y menor a una muestra y no se puede determinar el número de contribuyentes. [3] La CPI también se conoce comúnmente como hombre aleatorio no excluido (RMNE). [3] Este cálculo estadístico se realiza sumando todas las frecuencias de los alelos observados y luego elevando al cuadrado el valor, lo que produce el valor de la probabilidad de inclusión (PI). Luego, estos valores se multiplican en todos los loci, lo que da como resultado el valor de la CPI. [2] El valor se eleva al cuadrado para que todas las combinaciones posibles de genotipos se incluyan en el cálculo. [4]

Una vez realizado el cálculo, se hace una declaración sobre el significado de dicho cálculo y lo que significa. Por ejemplo, si el IPC calculado es 0,5, esto significa que la probabilidad de que alguien elegido al azar en la población no sea excluido como contribuyente a la mezcla de ADN es 0,5.

El CPI se relaciona con la evidencia (la mezcla de ADN) y no depende del perfil de ningún sospechoso. Por lo tanto, el CPI es una herramienta estadística que se puede utilizar para dar peso o fuerza a la evidencia cuando no se conoce ninguna otra información sobre el delito. [3] Esto es ventajoso en situaciones en las que los genotipos en la mezcla de ADN no se pueden distinguir entre sí. Sin embargo, esta estadística no es muy discriminante y no es una herramienta tan poderosa como las razones de verosimilitud y las probabilidades de coincidencia aleatoria cuando se puede distinguir cierta información sobre la mezcla de ADN, como el número de contribuyentes o los genotipos de cada contribuyente. Otra limitación del CPI es que no se puede utilizar como una herramienta para la interpretación de una mezcla de ADN. [4]

Manchas de sangre

Las manchas de sangre son una parte importante de las estadísticas forenses, ya que el análisis de las colisiones de gotas de sangre puede ayudar a visualizar el evento que había sucedido previamente. Comúnmente, las manchas de sangre tienen forma elíptica, por lo que es fácil determinar el ángulo de las gotas de sangre mediante la fórmula “ α = arcsin d/a ”. En esta fórmula, 'a' y 'd' son simplemente estimaciones del eje de la elipse. A partir de estos cálculos, se puede dibujar una visualización del evento que causó las manchas, y junto con información adicional, como la velocidad de la entidad que causó dichas manchas. [9]

Bibliografía

Referencias

  1. ^ ab Gill, Richard. "Estadística forense: ¿lista para el consumo?" (PDF) . Instituto de Matemáticas, Universidad de Leiden.
  2. ^ abcd Perlin, Mark (2015). "La probabilidad de inclusión de mezclas de ADN es una estadística de coincidencia unilateral subjetiva no relacionada con la información de identificación". Journal of Pathology Informatics . 6 (59): 59. doi : 10.4103/2153-3539.168525 . PMC 4639950 . PMID  26605124. 
  3. ^ abcdefgh Butler, John (2005). Tipificación forense de ADN (2.ª ed.). Elsevier Academic Press. págs. 445–529.
  4. ^ abcde Butler, John (2015). Temas avanzados en tipificación forense de ADN: interpretación . San Diego, CA: Elsevier Inc., págs. 213–333.
  5. ^ Fung, Wing Kam (2006). "Sobre el análisis estadístico del ADN forense: teoría, métodos y programas informáticos". Forensic Science International . 162 (1–3): 17–23. doi :10.1016/j.forsciint.2006.06.025. PMID  16870375.
  6. ^ Valentin, J (1980). "Exclusiones y atribuciones de paternidad: experiencias prácticas de genética forense y estadística". Am J Hum Genet . 32 (3): 420–31. PMC 1686081 . PMID  6930157. 
  7. ^ Aitken CGG, Taroni F. (2004) Estadísticas y evaluación de evidencia para científicos forenses, John Wiley and Sons.
  8. ^ ab "¿Qué es una razón de verosimilitud?" (PDF) . Sociedad Internacional de Genética Forense . Servicio de Ciencias Forenses Ltd. 2006. Consultado el 6 de noviembre de 2018 .
  9. ^ Camana, Francesco (2013). "Determinación del área de convergencia en el análisis de patrones de manchas de sangre: un enfoque probabilístico". Forensic Science International . 231 (1–3): 131–136. arXiv : 1210.6106 . doi :10.1016/j.forsciint.2013.04.019. PMID  23890627. S2CID  18601439.