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投票的陰暗面

投票是我們政治體系歷史悠久的基石,候選人和公職人員同樣珍視這些工具,以幫助辨別輿論和製定戰略。 但是,民意測驗如果進行不當,可能會講出一個不正確的故事。

一項民意調查要求樣本中的人對特定問題的想法和感受,例如計劃在即將舉行的選舉中投票的人。 如果執行得當,目標是創建一個準確的預測,該預測將使用關於樣本大小,誤差範圍等的嚴格規則來分析參與者的隨機選擇。 這樣的民意測驗至關重要,因為政客們嚴重依賴這些研究來做出戰略性競選決策。

有關需要嚴格的投票協議的證據,請參閱《文學文摘》關於1936年總統大選的臭名昭著的預測。 該雜誌是有史以來最重要的民意調查之一,對2.4萬人在1936年總統大選中計劃投票的對象進行了抽樣調查。 調查預測 57%的人將投票支持共和黨候選人阿爾弗雷德·蘭登。 該民意調查的誤差幅度最小,但仍是錯誤的,因為總統富蘭克林·羅斯福以60%的選票贏得了連任。 幸運的是,民意測驗人員已經從以前的錯誤中吸取了教訓,這些錯誤可以教給我們寶貴的經驗。

 

許多做出不正確預測的民意測驗通常都被貼上人口統計數據偏斜的烙印(例如,這是否意味著對太多年輕人或沒有足夠的低收入選民進行了民意測驗),但這些投訴人通常不是問題所在。 儘管某些民意測驗實際上可能沒有足夠的民意測驗樣本,但大多數研究偏重或偏低了選舉目標,以致扭曲了他們的發現。 但是,這是什麼意思?

讓我們假設一個民意測驗者抽取了100位選民的樣本,其中15位參與者是白人女性。 但是,如果人口普查數據顯示30%的選民是白人女性,則民意測驗人員可能會考慮在其最終計算中將15名參與者的權重加倍。 這可以使民意調查樣本更好地代表實際選民。

如果民意測驗者想要加權其結果以匹配整個投票人口,那麼理想情況下,他們將更改結果以匹配最新的人口普查數據。 他們通過在地理上分佈結果,保持人口稠密的州和城市的更多回應來做到這一點,然後民意測驗人員將調整結果以匹配年齡,種族和性別的人口分佈。 但是,民意測驗和人口普查的比較總是會有一些差異。 當差距增大時,即可以開始確定調查已結束。

 

衡量選票最令人關注的問題是錯誤地權衡了共和黨人,民主黨人和其他人的人數。 政黨識別與投票相關,但是民意測驗人員可能會錯過整個人口中有意義的政黨成員數量。 否則,加權樣本結果將是猜測遊戲,而不是良好的理論。 一些民意測驗者使用上次選舉的退出民意測驗中的數字,但認為自己是政黨成員的人數在不斷變化。

稱量結果的另一個問題是在單個特徵上放置過多或過少的重量。 不同的選舉具有不同的特徵相關性,並且在哪些因素應該比其他因素更權重方面沒有達成完全的共識。

儘管民意調查是一個強大的工具,但與其他任何事物一樣,確實會發生錯誤。 以前的投票失敗並不意味著我們應該完全放棄投票。 每次民意調查都有錯誤,可能是由於統計噪聲引起的,或是由於無響應偏差等難以量化的因素造成的。 目的是減少該誤差以創建準確的預測。 隨著技術的進步和我們對概率論的了解的成熟,預測選舉結果的能力似乎注定變得越來越可靠。

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