Fatal Police Shootings
David Morejon
2026-04-05
Introduction
With law enforcement jobs, it comes with the benefit of helping those in need ranging from small issues to very large issues. However, whenever there’s a person showing as a threat to society, or even themselves, officers are faced with some of the most difficult decisions of their lives. Unfortunately, there are split second decisions where an officer has to take the life of another person usually when they are taking action towards harming another.
This dataset “fatal_police_shootings” presents victims, ranging ages between ages 6 to 91, who were shot with some tasered as well to death by law enforcement officers. (https://www.openintro.org/data/index.php?data=fatal_police_shootings)
Question: If a victim is showing signs of mental illness, will it make a difference on the proportion of victims who are shot than victims that don’t show signs?
setwd("~/Documents/RStudio (DATA-101)")
Shootings <- read.csv("fatal_police_shootings.csv")Presents all columns included in the dataset!
colnames(Shootings)## [1] "date" "manner_of_death"
## [3] "armed" "age"
## [5] "gender" "race"
## [7] "city" "state"
## [9] "signs_of_mental_illness" "threat_level"
## [11] "flee" "body_camera"Let’s look at how old in average they were at the time of shooting!
Shown here includes the median, standard deviation, minimum and maximum values.
summary_stats <- Shootings |>
summarise(
mean_age = mean(age, na.rm = TRUE),
median_age = median(age, na.rm = TRUE),
sd_age = sd(age, na.rm = TRUE),
min_age = min(age, na.rm = TRUE),
max_age = max(age, na.rm = TRUE))
summary_stats## mean_age median_age sd_age min_age max_age
## 1 37.08833 35 12.99169 6 91Let’s create age groups!
Shown here are the amount of victims there are who are under 18, adults and seniors over 60 and older.
victim_age <- Shootings %>%
filter(!is.na(age)) |>
mutate(age_group = case_when(
age < 18 ~ "Under 18", age >= 18 & age <= 59 ~ "18-59", age >= 60 ~ "60+"
))
table(victim_age$age_group)##
## 18-59 60+ Under 18
## 5637 385 114This bar graph below shows age groups that were victims to being shot by police!
ggplot(victim_age, aes(x = age_group, y = manner_of_death, fill = age_group)) +
geom_col() +
labs(
title = "Manner of Death Caused by Getting Shot",
x = "Age Group (Under 18, 18-59, 60 and Older)",
y = "Shot by Police",
) +
theme_minimal()
Signs of mental illness indicated to be “True” between ages 15 to 81!
victim_age2 <- victim_age |>
filter(signs_of_mental_illness == "True") |>
select(date, age, signs_of_mental_illness) |>
arrange(age)
victim_age2## date age signs_of_mental_illness
## 1 2015-06-14 15 True
## 2 2017-05-06 15 True
## 3 2015-02-14 16 True
## 4 2016-02-24 16 True
## 5 2016-03-20 16 True
## 6 2016-10-02 16 True
## 7 2018-03-12 16 True
## 8 2018-07-13 16 True
## 9 2015-01-22 17 True
## 10 2015-06-12 17 True
## 11 2015-07-09 17 True
## 12 2015-08-20 17 True
## 13 2016-10-17 17 True
## 14 2017-01-01 17 True
## 15 2018-01-20 17 True
## 16 2018-10-14 17 True
## 17 2019-07-05 17 True
## 18 2020-07-04 17 True
## 19 2021-03-04 17 True
## 20 2015-05-17 18 True
## 21 2015-06-03 18 True
## 22 2016-02-26 18 True
## 23 2016-07-04 18 True
## 24 2016-07-31 18 True
## 25 2018-08-25 18 True
## 26 2018-08-28 18 True
## 27 2020-01-05 18 True
## 28 2021-03-25 18 True
## 29 2015-08-20 19 True
## 30 2015-12-26 19 True
## 31 2016-01-28 19 True
## 32 2016-05-14 19 True
## 33 2016-06-21 19 True
## 34 2016-06-25 19 True
## 35 2016-07-27 19 True
## 36 2017-07-01 19 True
## 37 2017-11-11 19 True
## 38 2018-11-30 19 True
## 39 2018-12-12 19 True
## 40 2019-06-10 19 True
## 41 2020-12-05 19 True
## 42 2020-12-30 19 True
## 43 2015-02-18 20 True
## 44 2015-03-17 20 True
## 45 2015-03-19 20 True
## 46 2015-11-05 20 True
## 47 2015-12-12 20 True
## 48 2016-04-06 20 True
## 49 2016-08-07 20 True
## 50 2016-12-07 20 True
## 51 2017-05-02 20 True
## 52 2017-12-24 20 True
## 53 2018-03-10 20 True
## 54 2018-03-20 20 True
## 55 2018-06-05 20 True
## 56 2018-06-22 20 True
## 57 2019-05-18 20 True
## 58 2019-06-15 20 True
## 59 2019-09-29 20 True
## 60 2020-02-24 20 True
## 61 2020-05-06 20 True
## 62 2021-06-19 20 True
## 63 2015-06-19 21 True
## 64 2015-09-05 21 True
## 65 2015-09-25 21 True
## 66 2015-10-21 21 True
## 67 2015-12-13 21 True
## 68 2015-12-21 21 True
## 69 2016-02-01 21 True
## 70 2016-10-08 21 True
## 71 2016-10-22 21 True
## 72 2016-11-19 21 True
## 73 2017-06-19 21 True
## 74 2017-09-16 21 True
## 75 2018-06-13 21 True
## 76 2018-07-10 21 True
## 77 2018-10-10 21 True
## 78 2019-09-20 21 True
## 79 2020-05-01 21 True
## 80 2021-03-14 21 True
## 81 2015-05-21 22 True
## 82 2015-06-11 22 True
## 83 2015-07-18 22 True
## 84 2015-08-26 22 True
## 85 2016-02-13 22 True
## 86 2016-03-01 22 True
## 87 2016-03-05 22 True
## 88 2016-03-10 22 True
## 89 2016-04-17 22 True
## 90 2016-09-20 22 True
## 91 2017-02-18 22 True
## 92 2017-07-08 22 True
## 93 2017-08-21 22 True
## 94 2018-02-26 22 True
## 95 2018-04-05 22 True
## 96 2018-11-21 22 True
## 97 2019-05-22 22 True
## 98 2019-06-17 22 True
## 99 2019-10-13 22 True
## 100 2020-01-21 22 True
## 101 2020-03-29 22 True
## 102 2020-05-29 22 True
## 103 2020-07-15 22 True
## 104 2020-07-26 22 True
## 105 2020-11-09 22 True
## 106 2021-04-02 22 True
## 107 2015-02-11 23 True
## 108 2015-04-06 23 True
## 109 2015-04-17 23 True
## 110 2015-06-01 23 True
## 111 2015-09-04 23 True
## 112 2015-12-16 23 True
## 113 2016-03-16 23 True
## 114 2016-06-12 23 True
## 115 2016-07-12 23 True
## 116 2016-10-21 23 True
## 117 2017-01-06 23 True
## 118 2017-02-25 23 True
## 119 2017-03-13 23 True
## 120 2017-07-08 23 True
## 121 2017-07-15 23 True
## 122 2017-07-25 23 True
## 123 2017-08-08 23 True
## 124 2017-10-20 23 True
## 125 2018-02-19 23 True
## 126 2018-04-01 23 True
## 127 2018-04-12 23 True
## 128 2018-11-26 23 True
## 129 2018-12-10 23 True
## 130 2019-04-26 23 True
## 131 2019-06-02 23 True
## 132 2019-06-03 23 True
## 133 2019-07-01 23 True
## 134 2019-07-08 23 True
## 135 2019-12-12 23 True
## 136 2020-02-04 23 True
## 137 2021-02-06 23 True
## 138 2021-05-01 23 True
## 139 2015-01-15 24 True
## 140 2015-02-16 24 True
## 141 2015-03-17 24 True
## 142 2015-04-25 24 True
## 143 2015-05-21 24 True
## 144 2015-05-27 24 True
## 145 2015-06-21 24 True
## 146 2015-07-16 24 True
## 147 2015-08-07 24 True
## 148 2015-09-21 24 True
## 149 2016-02-04 24 True
## 150 2016-04-23 24 True
## 151 2016-04-26 24 True
## 152 2016-06-21 24 True
## 153 2016-07-27 24 True
## 154 2017-03-09 24 True
## 155 2017-04-22 24 True
## 156 2017-05-03 24 True
## 157 2017-05-10 24 True
## 158 2017-05-16 24 True
## 159 2017-05-24 24 True
## 160 2017-07-19 24 True
## 161 2017-08-28 24 True
## 162 2018-03-27 24 True
## 163 2018-04-14 24 True
## 164 2019-02-23 24 True
## 165 2019-04-16 24 True
## 166 2019-08-04 24 True
## 167 2019-12-23 24 True
## 168 2020-04-18 24 True
## 169 2020-07-14 24 True
## 170 2020-10-04 24 True
## 171 2021-05-14 24 True
## 172 2015-02-15 25 True
## 173 2015-04-25 25 True
## 174 2015-05-23 25 True
## 175 2015-07-05 25 True
## 176 2015-07-16 25 True
## 177 2015-11-09 25 True
## 178 2015-12-12 25 True
## 179 2015-12-17 25 True
## 180 2016-03-21 25 True
## 181 2016-03-22 25 True
## 182 2016-04-08 25 True
## 183 2016-05-29 25 True
## 184 2016-08-07 25 True
## 185 2016-09-06 25 True
## 186 2016-09-25 25 True
## 187 2016-10-25 25 True
## 188 2016-11-18 25 True
## 189 2016-12-21 25 True
## 190 2017-01-19 25 True
## 191 2017-01-23 25 True
## 192 2017-01-27 25 True
## 193 2017-03-08 25 True
## 194 2017-03-17 25 True
## 195 2017-04-21 25 True
## 196 2017-05-09 25 True
## 197 2017-08-01 25 True
## 198 2017-09-20 25 True
## 199 2017-10-07 25 True
## 200 2018-03-21 25 True
## 201 2018-05-23 25 True
## 202 2018-10-19 25 True
## 203 2018-11-15 25 True
## 204 2019-03-14 25 True
## 205 2019-05-04 25 True
## 206 2019-05-10 25 True
## 207 2020-01-01 25 True
## 208 2020-07-29 25 True
## 209 2020-08-08 25 True
## 210 2020-12-17 25 True
## 211 2021-04-02 25 True
## 212 2021-05-24 25 True
## 213 2015-01-24 26 True
## 214 2015-04-23 26 True
## 215 2015-06-02 26 True
## 216 2015-12-19 26 True
## 217 2016-02-23 26 True
## 218 2016-04-26 26 True
## 219 2016-08-05 26 True
## 220 2016-10-14 26 True
## 221 2016-10-16 26 True
## 222 2017-01-12 26 True
## 223 2017-02-12 26 True
## 224 2017-02-20 26 True
## 225 2017-02-22 26 True
## 226 2017-08-23 26 True
## 227 2017-11-24 26 True
## 228 2017-12-21 26 True
## 229 2018-02-01 26 True
## 230 2018-03-16 26 True
## 231 2018-05-03 26 True
## 232 2018-06-12 26 True
## 233 2018-10-02 26 True
## 234 2018-10-10 26 True
## 235 2018-10-22 26 True
## 236 2019-03-20 26 True
## 237 2019-03-25 26 True
## 238 2019-05-31 26 True
## 239 2019-07-03 26 True
## 240 2019-09-10 26 True
## 241 2019-11-07 26 True
## 242 2020-02-04 26 True
## 243 2020-06-11 26 True
## 244 2020-07-27 26 True
## 245 2020-10-20 26 True
## 246 2020-11-04 26 True
## 247 2020-12-13 26 True
## 248 2021-01-06 26 True
## 249 2021-02-26 26 True
## 250 2021-04-15 26 True
## 251 2015-03-09 27 True
## 252 2015-04-02 27 True
## 253 2015-04-28 27 True
## 254 2015-08-26 27 True
## 255 2015-10-04 27 True
## 256 2015-10-16 27 True
## 257 2016-03-08 27 True
## 258 2016-03-27 27 True
## 259 2016-10-10 27 True
## 260 2016-11-21 27 True
## 261 2017-01-23 27 True
## 262 2017-02-27 27 True
## 263 2017-06-01 27 True
## 264 2017-07-11 27 True
## 265 2017-08-02 27 True
## 266 2017-09-19 27 True
## 267 2017-09-22 27 True
## 268 2018-01-07 27 True
## 269 2018-01-09 27 True
## 270 2018-01-25 27 True
## 271 2018-02-02 27 True
## 272 2018-02-14 27 True
## 273 2018-03-12 27 True
## 274 2018-04-04 27 True
## 275 2018-12-05 27 True
## 276 2019-01-03 27 True
## 277 2019-01-29 27 True
## 278 2019-03-25 27 True
## 279 2019-07-23 27 True
## 280 2019-08-01 27 True
## 281 2019-10-26 27 True
## 282 2020-01-05 27 True
## 283 2020-01-08 27 True
## 284 2020-01-28 27 True
## 285 2020-04-02 27 True
## 286 2020-04-21 27 True
## 287 2020-08-17 27 True
## 288 2020-09-13 27 True
## 289 2020-09-15 27 True
## 290 2020-10-26 27 True
## 291 2020-12-08 27 True
## 292 2021-01-15 27 True
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## 294 2021-02-19 27 True
## 295 2021-05-04 27 True
## 296 2021-06-02 27 True
## 297 2015-03-16 28 True
## 298 2015-04-08 28 True
## 299 2015-05-11 28 True
## 300 2015-06-11 28 True
## 301 2015-08-28 28 True
## 302 2015-09-06 28 True
## 303 2015-09-14 28 True
## 304 2015-09-23 28 True
## 305 2015-10-17 28 True
## 306 2015-10-18 28 True
## 307 2015-10-24 28 True
## 308 2015-11-17 28 True
## 309 2016-01-19 28 True
## 310 2016-03-21 28 True
## 311 2016-05-01 28 True
## 312 2016-05-10 28 True
## 313 2016-05-22 28 True
## 314 2016-06-27 28 True
## 315 2016-10-05 28 True
## 316 2017-08-17 28 True
## 317 2017-08-24 28 True
## 318 2017-08-25 28 True
## 319 2017-09-22 28 True
## 320 2018-03-05 28 True
## 321 2018-03-16 28 True
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## 326 2020-02-24 28 True
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## 328 2020-07-30 28 True
## 329 2020-10-14 28 True
## 330 2021-01-05 28 True
## 331 2021-06-15 28 True
## 332 2015-02-03 29 True
## 333 2015-03-14 29 True
## 334 2015-03-24 29 True
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## 1396 2015-04-15 72 True
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## 1398 2016-12-18 72 True
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## 1402 2019-09-19 74 True
## 1403 2017-06-07 75 True
## 1404 2020-11-21 75 True
## 1405 2016-03-21 76 True
## 1406 2019-05-02 76 True
## 1407 2019-09-14 76 True
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## 1409 2015-02-20 77 True
## 1410 2015-08-09 77 True
## 1411 2017-04-24 79 True
## 1412 2020-12-10 79 True
## 1413 2021-03-18 79 True
## 1414 2021-03-20 79 True
## 1415 2020-06-08 81 True
## 1416 2017-06-09 82 True
## 1417 2015-04-12 83 True
## 1418 2018-02-12 84 True
## 1419 2018-10-12 84 True
## 1420 2015-06-11 86 True
## 1421 2020-09-12 88 True
## 1422 2018-04-25 89 TrueHere we are given the sum on signs of mental illness being true counted from their respective ages, based on the data results.
victim_age3 <- victim_age2 |>
select(date, age, signs_of_mental_illness) |>
group_by(age) |>
count(signs_of_mental_illness)
victim_age3## # A tibble: 71 × 3
## # Groups: age [71]
## age signs_of_mental_illness n
## <int> <chr> <int>
## 1 15 True 2
## 2 16 True 6
## 3 17 True 11
## 4 18 True 9
## 5 19 True 14
## 6 20 True 20
## 7 21 True 18
## 8 22 True 26
## 9 23 True 32
## 10 24 True 33
## # ℹ 61 more rowsggplot(victim_age3, aes(x = signs_of_mental_illness, y = age)) +
geom_col(color = "red") +
labs(title = "Signs of Mental Illness Resulting as True", x = "(True)", y = "# of Victims with Signs of Mental Illness")
tab <- table(Shootings$signs_of_mental_illness, Shootings$manner_of_death)
result <- prop.test(
x = tab[,"shot"],
n = rowSums(tab),
alternative = "greater"
)
result##
## 2-sample test for equality of proportions with continuity correction
##
## data: tab[, "shot"] out of rowSums(tab)
## X-squared = 22.233, df = 1, p-value = 1.207e-06
## alternative hypothesis: greater
## 95 percent confidence interval:
## 0.01856908 1.00000000
## sample estimates:
## prop 1 prop 2
## 0.9559418 0.9246436Hypothesis
Null hypothesis (H₀): The proportion of victims shot is the same for those with and without signs of mental illness.
Alternative hypothesis (Hₐ): The proportion of victims who are shot is higher among those showing signs of mental illness than among those who do not.
Result
Based on the proportions test results, we can conclude that since the p-value “1.207e-06” is very small, we reject the null hypothesis. This means that the proportions of victims shot who showed signs of mental illness are higher than those without signs of mental illness.
Conclusion
Seeing this result, it was somewhat I was expecting given the stories and videos I had seen online. While I’m no doctor, I can tell when I see suspects in videos that they are going through difficult circumstances, they are not fully aware of the threats they are posing to themselves and others, not that it excuses their wrongdoing. In our society, it may appear that some individuals intentionally make these threats; however, in certain situations, I feel it is important to consider the context more carefully. There may be a traumatic background influencing their behavior.
I believe for those reasons, we are seeing the results that we are seeing. It’s very possible that there are more victims that had showed signs of mental illness than what we have on the dataset. This dataset I got from openintro.org, the records go from 2015 to 2021. Considering there are way more factors than what we have contributing to mental illness, the numbers could keep increasing if the data were to go beyond 2021 and added more variables that can cause mental illness. It leaves me wondering what the stats would really look like now and the last few years.