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性格決定命運,對公司也適用

鄭國威 Portnoy_96
・2011/09/14 ・1885字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 513 ・六年級

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圖片取自http://www.lovell-online.net/fun_stuff/index.php

最近大型科技公司的動態頗受關注,例如Google突然買下Motorola Mobility、全球最大個人電腦製造商HP(惠普)斬斷TouchPad跟個人電腦事業、蘋果的Steve Jobs更突然發表震撼聲明,指定Tim Cook接任其CEO之位…件件都是足以改變整個產業動態的大消息,卻都擠在一起發生,雖然是產業競爭的手段,每個決策都涉及整個組織,但卻不禁讓人聯想起你來我往近身搏鬥的高手過招。

企業公司在法律上算是法人,像自然人一樣享有法律上的權利與義務,而事實上我們也常常自動賦予許多知名公司「性格」,把公司如同人一般看待。一篇新的研究就從心理學角度探討我們如何像是形容一個人一樣地去形容公司。而比起透過財務標準來判斷公司表現,這種人對人的「直觀印象」更真切反應了公司的成功與否。

我們對他人的形容,不外乎在當代心理學中有著重要地位的「五大性格模型」(Big Five personality traits),它們分別是:

這五大人格特質可以說包含或者說構成了現今發現的大多數人格特質,也就是說我們形容一個人的個性,用的形容方式歸納之後都不脫離這五大類。Philipp OttoNick Chater 還有 Henry Stott 三位應用心理學研究者發現,其實我們對一家公司的形容方式,經過歸納之後也產生了類似的「四大」面向。分別是誠實(honesty)、聲譽(prestige)、創新(innovation)與力量 (power)。

Otto等人採用George Kelly發展出的知識表格法(Repertory grid),由6名參與者先行指出9間知名公司,然後每3間公司一輪,由參與者認定一個形容詞,可用來區分三公司當中,其中兩間公司跟剩下的一間公司之間的差異,這種作法稱為三元啟發(triadic elicitation)。目的是要培養參與者對目標的回應,避免直接灌輸。被點名的公司包括Tesco(特易購)、BT(英國電信)、Chanel(香奈兒),而不斷被提及的主題則包括品質、價格、整體外觀、跟與公司互動的經驗。

接著在第2段研究中,研究者把從第1段研究中獲得的形容詞,跟從「物件分類」(categorising objects)的相關既有文獻中累積的形容詞結合,獲得118個形容詞。接著由20名學生根據這118個形容詞來評比20間公司;前後矛盾或是不穩定的評分都被刪除。被留下來的形容詞,要麼就是能夠用來分辨出不同公司(如果每間公司在某個形容詞上都得到一樣的分數,就沒有意義而被刪除),要麼就是不同的參與者(那20名學生)都傾向於在同一個裁量標準(形容詞)上給同一個公司相近的分數。

這樣一來,就只剩下31個形容詞,接著這31個形容詞經過集群分析(clustering analysis),把相關的形容詞歸類,像是「奢華」、「上層階級」等就歸類在「聲譽」(prestige)這個面向之下。下一步,研究者透過 I-points 網路服務募集了數千位參與者,一起根據先前得到的31個形容詞,加上另外10個社交性的形容詞,如「友善」、「樂於助人」等,替64家公司打分數。

研究者發現,最高級的四因素:「誠實」、「聲譽」、「創新」、「力量」能夠完整涵括結果,且與傳統的經濟面向元素相呼應,例如「聲譽」與公司大小跟獲利高低成顯著正相關,「創新」則與公司成長速度成顯著正相關。

最後,相隔一年,研究者再重複進行相同調查,想知道這一年當中公司狀況的變化會不會影響參與者的判斷,而這判斷又是否與前一年參與者的判斷在同一個方向上,以確保判斷的穩定性。在因素得點(factor scores)上,各公司都呈現高度相關。研究者認為他們的研究方法不只具有商業價值,能幫助公司了解他們在大眾心目中的觀感,這麼大尺度的研究所揭示的結果,更足以引導跟管理組織內外的個人跟團體,影響組織的文化。

我的理解是,一間公司總是會透露出特定的性格,這樣的性格會吸引喜歡這樣性格的消費者以及工作者,然而外部消費者跟內部工作者也會回過頭來影響公司原先的性格。蘋果電腦之前推出的廣告行銷「I’m a Mac, and I am a PC」就以這種方式來操作,獲得極高的迴響跟挪用(appropriation)。台灣微軟之前也推出虛擬角色藍澤光來替軟體代言,不過除了行銷之外,卻不一定保證虛擬角色的性格與原公司完整契合。此外,這個研究也告訴我們,公司的經濟表現與大眾感知到的公司性格有很強烈的關係,不光只是靠行銷手段就能左右人們的判斷。

資料來源:Investigating the personality of companies

引用論文:
Otto, P., Chater, N., and Stott, H. (2011). The psychological representation of corporate ‘personality’. Applied Cognitive Psychology, 25 (4), 605-614 DOI: 10.1002/acp.1729

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 718 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。現為泛科知識公司的知識長。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/01 ・2113字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
155 篇文章 ・ 268 位粉絲
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【貓心專欄】星座 / 血型 / 性格,哪一個影響了你顏色偏好?
貓心
・2022/06/26 ・3049字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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12星座圖。圖/envato

許多人對於星座和性格的關係,都有著一些既定的印象:天蠍座就是可怕、雙魚座就是多情、水瓶座就是怪、牡羊座就是火爆⋯⋯。甚至,有一些人在選交往對象時,還會特別篩選掉某些星座,或是熱愛某些星座。

然而,星座和性格之間,到底有沒有關係呢?恰好我大學時期的一份研究當中,曾經順手收集了相關的資料,現在就帶大家一起來看看這份研究,以及星座和性格到底有沒有關係吧!

一份關於色彩偏好與人格特質的研究

這份研究主要要探討的是「不同人格特質是否有色彩偏好上的差異性」,但除此之外,我們也跑了一些有趣的統計,其中包含了「血型和星座和色彩偏好的關聯性」,以及與色彩完全無關,但你我都很好奇的「人格特質和星座的關聯性」。為了蒐集研究的基礎資料,我們透過網路問卷,徵求受試者參與測驗。

測驗內容首先,受試者必須從 37 個色塊當中,挑選出自己喜歡的顏色。挑選的數量沒有上限,只要喜歡都可以選。此外,我們也透過五大人格測驗,蒐集了受試者的性格。

(色表圖)

另外他們也必須填上自己的基本資料,生理性別、職業或學校、出生年月日、血型、教育程度,居住區域、興趣、族群、母語、宗教信仰與是否相信星座或血型等等,可能對個性有影響的題目。

最後,我們蒐集到 743 份問卷,其中獲得 728 份有效問卷,受試者年齡介於 14~68 歲之間,有 438 位女性,290 位男性。

不同性別、星座、血型的人,都選了什麼顏色?

那麼,首先就先來看看大家都選了什麼顏色吧!可以發現在所有受試者當中,對於黑色與白色的偏好是最高的,而灰色則是大家普遍不喜歡的顏色。

各顏色偏好數量統計表。

在性別上,無論是男性或女性,都特別喜歡藍色和紅色;但男性喜愛藍色的比例比女性還要多,而女性喜愛紅色的比例比男性還要多。

性別與色彩偏好比例。

那麼,不同星座與血型的人,喜好的色彩是否有所差異?根據卡方檢定,不同星座,在選顏色的時候,並沒有喜好上的顯著差異;至於血型倒是有兩個顏色特別受到偏好。其中一個是「薰衣草色」(色表圖第 30 號),A 型的人比 B 型的人,更喜歡這一個顏色;另一個是藍綠色(色表圖第 23 號),A 型的人比 O 型的人更愛這個顏色。

顏色與性格有關嗎?

而本份研究的重點,其實是色彩偏好和個性是否有關。

在過去,心理學家主要都是以「五大人格測驗(Big Five)」來做為研究研究人格的主要依據。而所謂的五大人格,則分別包含了以下五大類別:

  • 開放性(Openness)──對於一個新經驗、新事物的開放程度。
  • 盡責性(Conscientiousness)──是否能夠嚴謹地管理自己達成目標。
  • 外向性(Extroversion)──喜歡交際、喜愛與人接觸。
  • 宜人性(Agreeableness)──對待他人是否善解人意、親切帶人。
  • 神經質(Neuroticism)──情緒是否容易因為外在而有所起伏。
五大人格特質。圖/wikipedia

根據我們研究的結果發現,喜歡第 11 號(土黃色)的人裡面,外向性高及開放性高的人佔多數;喜歡第 12 號色(棕色)的人裡面,外向性、開放性,及嚴謹自律性高的人佔多數。

而當我們採用 PCA 分析,去看不同性格與喜好色彩之間的關係時,更得出了許多顯著的結果

  • 神經質程度較高的人偏好偏好高彩度、低明度的顏色(例如5、30、26號色)。
  • 外向性和盡責性程度較高的人偏好高彩度、低明度的顏色(例如26、25、27號色)。
  • 開放性程度較高的人彩度部分沒有明顯的偏好,另外則偏好低明度的顏色(例如1、2、3 6號色)。
  • 親和性程度較高的人偏好高彩度、高明度的顏色,除神經質程度較高的人外,大多數人偏好藍色色相的顏色(例如26、25、22、27號色)。
  • 神經質程度較高的人對於色相的偏好較不明顯。開放性程度較高的人,除了偏好藍色外,也偏好紅色色相的顏色(例如1、2號色)。

至於喜好與不喜好單色方面,就得出了更豐富的結果了:

  • 喜歡2號色的人,比起不喜歡的人,有較高的宜人性。
  • 喜歡4號的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性(p=.013<.05)、較低的宜人性。
  • 喜歡7號色的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性。
  • 喜歡9號色的人,比起不喜歡的人有較低的神經質傾向、更外向。
  • 喜歡10號色的人,比起不喜歡的人,有較高的神經質傾向、較高的開放性。
  • 喜歡11號色的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性。
  • 喜歡12號色的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性。
  • 喜歡14號色的人,比起不喜歡的人,有較高的神經質,較高的開放性,較低的謹慎性。
  • 喜歡15號色的,比起不喜歡的,有較高的開放性。
  • 喜歡16號色的,比起不喜歡的,有較高的開放性。
  • 喜歡18號色的人,比起不喜歡的人,有較高的神經質、與較高的開放性。
  • 喜歡19號色的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性。
  • 喜歡21號色的人,比起不喜歡的人,有較高的神經質傾向、較低的宜人性。
  • 喜歡22號色的人,比起不喜歡的人,有較高的神經質傾向、較高的開放性、較低的謹慎性。
  • 喜歡24號色的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性。
  • 喜歡28號色的人,比起不喜歡的人,有較低的謹慎性。
  • 喜歡32號色的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性。
  • 喜歡33號色的人,比起不喜歡的人,有較低的謹慎性。
  • 喜歡34號色的人,比起不喜歡的人,有較低的外向性、較高的開放性、較低的謹慎性。
  • 喜歡35號色的人,比起不喜歡的人,有較低的外向性與謹慎性。
  • 喜歡36號色的人,比起不喜歡的人,有較高的開放性、較低的宜人性。

你金牛,我水瓶,這應該沒有什麼差別吧?

星座、血型跟性格完全無關。 圖/envato

很多人看到這邊,一定會很懷疑,為什麼我一開始破題的答案都沒有講到?好的,事實上,這方面雖然不是我們的研究重點,但我也用統計軟體跑過了相關的數據之後,得到的答案是:「星座和血型跟性格完全無關。」

就我個人的經驗來看,我甚至認識一個跟我同年同月同日生的人,但我們兩個的個性相差極大。所以說,如果以科學的話語來說的話,就是透過本篇研究,無法找到可以支持星座和性格有關的證據囉~

文末致謝

大學時期,我曾跨校到台科大修了一門課研究所的課,名為色彩心理學。此篇研究來自於該門課的課堂研究報告。在此,我要特別感謝我的組員王琪瑄、李梓含、吳典軒、李佳勳、洪維君,儘管至今我們已經沒有再聯絡了,但很謝謝他們當初一起完成了這份研究。

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貓心
75 篇文章 ・ 88 位粉絲
心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/

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什麼是抽樣誤差?老師和媒體都沒教你的那些事
tml_96
・2020/11/19 ・3758字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 550 ・八年級

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本文原文刊登時間為2020年11月6日,原文標題為《什麼是抽樣誤差?為何外國媒體報導的與老師教的不一樣?

美國總統大選進入最後一周時,許多媒體紛紛在搖擺州進行民調,其中佛羅里達是選情極其緊繃的大州。

美國2020總統大選情勢劍拔弩張,許多州出現極小的得票差距。圖/Pixabay

華盛頓郵報-ABC於10/24-10/29在該州民調的結果顯示:在 824 位可能投票的選民中,川普領先拜登 50−48個百分點,因為抽樣誤差為 ± 4.0 %,報導結論佛州選情難分難解。紐約時報於10/27-10/31在該州民調的結果則顯示:在1,451位可能投票的選民中,拜登領先川普47−44個百分點,其抽樣誤差為 ± 3.2%

兩個民調相隔只 2−3 天,拜登從落後 2 個百分點轉為領先 3 個百分點,這領先程度有統計顯著性嗎?(佛州開票 96% 的結果是川普 51.2% 拜登 47.8%)

弗羅里達州的民調與開票96%後的實際結果。圖/作者提供。

這裡有兩個相關問題要先解決:

  • 第一、樣本數 N=1,451 為何抽樣誤差是 ±3.2%?這個數字對嗎?一般民調若樣本數在N=1,000左右,抽樣誤差不是大約 ±3% 嗎?為何紐時的樣本數高達 N=1,451,抽樣誤差不是更低?反而更高?
  • 第二、如果抽樣誤差低於±3%,那拜登在佛州領先川普超過抽樣誤差,便可以說這差距有統計顯著性嗎

 什麼是「抽樣誤差」?

首先解釋第一個問題:所謂「抽樣誤差」(margin of error)的是當母體比例為π時,重複抽取許多樣本所得樣本比例 P 的標準差乘以 1.96。更詳細地說:當母體比例為π時,重複抽取許多樣本數為 N 的樣本會得到許多不同的P值,這些 P 值的分佈稱作 P 的「抽樣分佈」(sampling distribution)。

根據中央極限定裡,P 的抽樣分佈是以π為中心的常態分佈,其變異量是 π(1-π)/N。我們若以π為中心取一個區間(π-m, π+m)讓 P 落在區間內的機率為 95%,則代表此區間寬度的 m 即為 95% 信心水平之下的抽樣誤差,其公式為:

雖然這個公式可以適用於任何的π值,在沒有特別資訊的情況下,一般以 π=0.5 來計算 MOE。

舉例來說,聯合報在 2019 年 12 月 12-14 日實施了一個民調,它在報導中特別就調查方法報告如下:

「調查於十二月十二日至十四日晚間進行,成功訪問一千一百一十位合格選民,另二百九十一人拒訪;在百分之九十五信心水準下,抽樣誤差正負三點零個百分點以內。採全國住宅及手機雙電話底冊為母體作尾數隨機抽樣,藉由增補市話無法接觸的唯手機族樣本改善傳統市話抽樣缺點,調查結果依廿歲以上性別、年齡及縣市人口結構加權,調查經費來自聯合報社。」

同樣的,蘋果日報在報導其於 2019 年12月27-29 實施的民調時也提到:

「本次民調由《蘋果新聞網》委託台灣指標公司執行,經費來源是《蘋果新聞網》,調查對象為設籍在全國22縣市且年滿20歲民眾,調查期間為12月27日至29日,採用市內電話抽樣調查,並使用CATI系統進行訪問。市內電話抽樣依縣市採分層比例隨機抽樣法,再以電話號碼後2碼隨機抽出,成功訪問1,069位受訪者,在95%信心水準下,抽樣誤差為±3.0%。」

依上述公式分別代入 N=1,110 及 N=1069 可得 MOE=2.94%、3.00%,正是報導所說的「抽樣誤差正負三點零個百分點以內」、「抽樣誤差為 ±3.0%」。

紐時在佛州的選前最後民調的樣本數 N=1,451 要高出 1,110 甚多,為何它所報告的抽樣誤差反而較大?我們若把 N=1,451 套入上式,不是應該得到 MOE=2.57%嗎?為何紐時說是 3.2%?

其實不只紐時,華郵/ABC 民調的抽樣誤差 4.0% 也超過了以 N=824套入上式所算得的 3.41%。為何美國媒體計算民調抽樣誤差與基本統計學教科書所教的算法不一樣?華郵/ABC在描述其民調方法時特別強調其抽樣誤差是在「納入設計效應」(including design effects)之後計算所得;什麼是「設計效應」?

什麼是「設計效應」?

這個問題牽涉到「有效樣本數」(effective sample size)的概念。所謂「有效樣本數」並不是統計分析中除去遺漏值之後的「有效N」(valid N),而是在調整受訪者代表性之後的「加權樣本數」(weighted sample size)。

下面我會說明:紐時所報告的抽樣誤差其實是根據「有效樣本數」調整過的抽樣誤差,也就是納入設計效應之後算得的抽樣誤差。

一般民調樣本因為不是使用「簡單隨機抽樣」(simple random sampling)得到的結果,母體中每人被抽到的機率並不一致。因此,樣本中某些族群的代表性並不能反映它們在母體中的代表性。為了讓各族群在樣本中的代表性和母體一致,樣本必須經過加權處理。上述聯合報和蘋果日報的報導便報告了它們民調的抽樣設計和加權的概略步驟。一般民調機構會把加權所使用的權重存為資料中的一個變數,其數值代表樣本中每個受訪者所代表族群的權重。

例如「台灣選舉與民主化研究」2020年民調資料合併檔(TEDS2020)中便有這樣的一個權值變數w,它的值介於0.295至3.474之間,其變異範圍反映了各族群在原樣本中的代表性與它們在母體中的代表性差異的程度。

由於加權的關係,原來的樣本數已不能有效反映加權後的樣本數,因此有所謂「有效樣本數」(effective sample size)的概念,有效樣本數的計算方式因加權方式而異,抽樣理論大師 Leslie Kish 建議了一個粗略的算法:

除非根本沒有加權,否則這個公式一定小於N,也就是加權後的有效樣本數會比原樣本數小。以TEDS2020原樣本數N=2,847為例,ESS=2,359,也就是加權後的有效樣本數只有原樣本數的83%。

我們如果以加權後的有效樣本數來計算抽樣誤差,則調整後的抽樣誤差會比根據原樣本數算出的抽樣誤差還大。這個差異,可以說是因為實際樣本之抽樣設計背離簡單隨機抽樣而造成的結果,我們定義「設計效應」(design effect)為:

由於抽樣誤差之平方與樣本數成反比,上式也可導出:

再以TEDS2020為例,DE=1/0.83=1.21。換算可以得到加權後的抽樣誤差是原抽樣誤差的 1.1 倍。

跟據紐時所報告的加權後的抽樣誤差以及由原樣本數所算出的簡單隨機抽樣之抽樣誤差,我們可以算出佛州民調的設計效應:

這設計效應比TEDS2020要高出很多!這可能是因為TEDS採用分層隨機抽樣面訪,其設計比起新聞媒體採用電話+手機有所不同。有了設計效應的估計值,我們就可以算紐時佛州民調的有效樣本數了:它的 ESS=936,只有原樣本數的三分之二。相對而言,華郵/ABC的佛州民調的設計效應是 DE=1.37,其有效樣本數是ESS=600.

如果我們以 N=936 算基於簡單隨機抽樣設計的抽樣誤差,它會恰恰是紐時所報告的 3.2%。以 N=600 來算的話,抽樣誤差就剛好是ABC/華郵所報告的 4.0%。

值得注意的是: 如果紐時效仿聯合報用原樣本數 N=1,451 計算抽樣誤差,這2.57% 的誤差值可能會讓很多讀者誤以為拜登領先川普的三個百分點已經超過超過抽樣誤差,因而具有統計上的顯著性。紐約時報的分析家沒有這樣做,這是他們的嚴謹之處。

以有效樣本數算候選人支持度差距的顯著性

然而選舉用的對比式民調還有第二個問題:一般媒體通常只報告單一比例的抽樣誤差,而對比式民調著重的不是單一比例,而是兩位候選人所獲支持度比例的差距。此差距的抽樣誤差與單一比例的抽樣誤差完全不一樣,它可以達到單一比例抽樣誤差的兩倍或更多。

關於對比式選舉民調的抽樣誤差,我曾寫過一篇文章指出一般媒體在報導時的錯誤解讀,並提出一個計算正確抽樣誤差的公式。

這篇文章請見:對比式選舉民調的錯誤解讀 

佛州民調結果拜登領先川普47−44。我們現在可以用有效樣本數來算拜登領先差距的抽樣誤差了。我在網上提供了一個速算表歡迎讀者下載使用。

計算的結果是抽樣誤差高達 6.03 %:拜登領先的差距其實還在誤差範圍之內。

注意:如果以原樣本數 N=1,451 代入速算表,則抽樣誤差為 4.91%,比 6.03% 要小得多。

關於民調報導,還有很多進步空間

台灣的媒體在報導對比式民調的結果時,似乎都像聯合報、蘋果日報一樣報告以「簡單隨機抽樣」為假設的單一比例抽樣誤差,而未考慮設計效應。這個抽樣誤差本來就太小,再加上對比所產生的問題,可以說是雙重的誤導!

外國媒體的民調報導近年來有進步。除了一般會報告根據設計效應調整過的抽樣誤差以外,有些民調機構也報告了對比式民調抽樣誤差的正確解讀方式。有興趣的讀者可以參考 Pew Research Center 這篇解釋抽樣誤差的文章:5 Key Things to Know about the Margin of Error in Election Polls

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台大電機系畢業,美國明尼蘇達大學政治學博士, 現任教於美國德州大學奧斯汀校區政府系。 林教授每年均參與中央研究院政治學研究所及政大選研中心 「政治學計量方法研習營」(Institute for Political Methodology)的教學工作, 並每兩年5-6月在台大政治系開授「理性行為分析專論」密集課程。 林教授的中文部落格多為文學、藝術、政治、社會、及文化評論。