分享本文至 E-mail 信箱
學術引用格式
MLA
APA
EndNote(.enw)

民調可靠嗎?

總統大選在即,除了選舉文宣及口水戰不斷外,各式各樣的民意調查結果幾乎攻佔了每日新聞版面,牽扯整體社會的神經。民調領先的一方,自不免心喜,民調落後者,則有各種安慰排解之道;甚至有候選人怒斥平面媒體民調不公,網路民意才準。我們不免要問:到底民調可靠嗎?

人腦對抽象數字一向不怎麼靈光,如果牽扯到機率及統計,更是少根筋;其中緣由不難理解,因為人類存在的大多數時間裡,直覺反應要比計算機率更有助存活。且不提兩千多年前發明幾何學的希臘人不懂算術,機率與統計的觀念近四百年來才逐漸發展完備;這也難怪多數人看到數字就敬而遠之,更不要說想弄清楚,以致於讓有心玩弄數字的人有機可乘。

從事實驗科學的人都知道,單一數據是無法取信於人的,必須有多次反覆才成;但究竟要重複幾次、或採取多少樣本才夠,就需要統計的幫忙。我碰過兩種實驗工作者:一是不信統計,認為有就是有,沒有就是沒有,無需統計告知;另一是迷信並利用統計,如果統計分析不顯著,就增加樣本以降低標準差,直達顯著為止。自然,兩種都不是正確的態度。

以簡單的機率來說,人的直覺判斷就有許多錯誤;好比擲骰子連續出現一系列小數字後,一般人會認為下一個應該是大數字,一連生了幾個女孩的夫妻會認為下一個應該是男孩;其實在沒有外力影響下,獨立事件的發生機率每次都相同,不受先前事件影響。更複雜一些的問題,好比在多少人當中可能出現兩個生日相同的人;答案是只要 57 人就有 99% 的發生機率,比我們直覺認為的要少得多。

無論是做實驗還是民調,都是試圖以少數樣本一窺整體族群的全貌;因此如何取樣,就成了一門學問。以生物實驗而言,取樣生物的品種、年齡、性別、健康情況,以及取樣的方法、時間等,都可能影響結果。同理,民調也有許多講究,像如何選取受訪者、數目要多少、採訪方式、如何設計問題、結果如何分析等都是;其中尤以頭一項最重要。

科學的民調取樣講究分層及隨機,也就是得按地區、人口密度,以隨機方式抽取,而不是就近取材,甚或以特定子群為對象(好比網路族),得出以偏概全的結果。如果取樣方法正確,那麼只要有一千人的樣本就可有 90% 的機率得出正確的族群分布,誤差在 2% 上下;這也是目前多數民調所依據的法則。

且不說國內的民調機構是否都做到了公正取樣,以少數樣本推出整個族群的分布,本身就免不了誤差存在,更不要說如今都以電話採訪,看不到對象,加上許多人不願意受訪或根本接不到電話,益增誤差。曉得這些缺失,對民調結果當能以平常心看待,僅供參考但不迷信;只不過民調差距過大,仍期待奇蹟出現的人,注定是要失望的。

本文原發表於作者部落格生理人生[2011-12-22]

「空虛寂寞覺得冷會傳染嗎?」「為什麼人看到可愛的東西就想捏?」「為什麼蚊子喜歡叮穿深色衣服的人?」

科學從不只是冷冰冰的文字,而是存在世界各個角落熱騰騰的知識!不論是天馬行空的想像或日常生活的疑問,都可能從科學的角度來解釋。

本月的泛科選書 《不腦殘科學2》是泛科學作者編輯團隊嘔心瀝血的超級鉅獻!不只能滿足大人與小孩的好奇心,更將拓展你的視野,帶領大家發現一個嶄新的世界!

泛科限時優惠79折(含運),現在就帶一本回家

關於作者

在大學裡教了二十幾年書,專長是生理學(再往下細分是「神經內分泌學」)。十來年前從象牙塔裡伸出頭來,投入科普書譯介及專欄寫作工作,至今已翻譯了十來本科普書、兩本生理學教科書,以及兩本科學散文結集。目前任教美國大學。