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关于台湾选举中民调那些事(2)

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有效样本数、抽样误差、信赖区间、信心水准

有效样本简单说就是指可信的样本,抽样误差的存在乃因母体中不可避免的特殊样本,以上两者皆有统计学上的复杂公式,此处不细表。

反覆投掷铜板,出现正面的机率为p,若投掷n次得到X次的正面,则p大约可用X/n来表示。但是由于p不可能完全等于X/n,因此研究机率者会给p一个范围,也就是区号水准(以百分比表示)。d则是抽样误差。

因此,有效样本数应为多少,取决于抽样误差与信心水准,三者连动。信心水准是研究者所定的数据,一般被定为95%。再者,抽样误差愈小愈好,一般被定为正负3%以内,由此反推有效样本数。

看民调时,通常有效样本数是1068份以上,便是按照抽样误差与信心水准的数据反推出来的。

按常理,有效样本愈多,误差愈小,但因为其投入的成本过大而难以实现,因此民调必然要容许误差,以降低有效样本数。

取得1000份有效样本,并非受访者只有1000人,依据母体的规模与复杂度不同,采样的规模也不同。有时甚至需要采样上万份资料,才能筛选出1000份有效样本。

分层抽样与机构效应

抽样方法很多,于此不一一细表,选举民调一般采取随机抽样,并也搭配分层抽样。随机抽样很好理解,什么是分层抽样?

举例,教授想调查某大学学生的消费倾向,设使母体有5000人,为了让结果更贴近真实,教授分年级采取抽样,一年级有2000人取样200人,二年级1500人取样150人,三年级1000人取样100人,四年级500人取样50人。按照母体中不同属性族群分开处理分别观察,即称为分层抽样。

上述针对各县市选民结构不同的民调方式,便应采取分层抽样的方法,较能得出可信的数据。一般而言,政党内部所做的选区参考民调,就必须精细到分层抽样。若是全岛性选举民调,即便是公开的民调也会采取分层抽样,方能证明其可信度。

机构效应意指做民调的机构因自身立场而对数据产生的干扰,例如,一个“反核”团体做能源政策的民调,能否得出“拥核”支持度较高的数据,基本是可疑的。因为该民团大可在可控范围内,从母体、有效样本、抽样方法、题目设计上诱导出有利于“反核”信念的数据。

由于机构效应的存在,选举民调严重受到干扰,政治立场五花八门的机构,各自做出影响选情的民调,也就不足为奇。“九合一”选举,凡是政治立场偏绿的民调机构,皆做出与结果偏差度极大的数据,连美国人都上当,即可证明此现象难以消弭。

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