吳嘉隆:美國總統大選中的民調問題

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【大紀元2020年09月30日訊】觀察美國總統大選有很多陷阱,因為美國的大選也是有很多競選花招,例如會拋狀況,出題目給對手,考驗其危機處理能力,這是非常管用的一招。

不過,我這裡要來先談一下民調的問題,因為目前對選情的觀察,離不開現在的民調。

民調出狀況,最有名的案例,應該是1948年的大選,蓋洛普民調預測共和黨的杜威會贏,結果票開出來是民主黨的杜魯門獲勝,可是一些搶時間的報紙已經把頭版印成杜威獲勝,杜魯門就笑嘻嘻地拿著這個報紙頭版給記者拍照。

經過研究的結果,發現是出現嚴重的「抽樣誤差」,就是蓋洛普民調機構打出去的電話,通常不容易或者比較少抽到民主黨的支持者,因為他們通常在社會底層,可能要出去工作討生活,不容易在家裡等電話。

有了這個教訓,民調機構在方法設計上有了創新,就是把選民的特質分類,例如男性女性,白人黑人,高所得低所得,高學歷低學歷, …,等等,然後根據選民的不同特質來給不同的權數,希望透過這樣的加權平均的調整,讓抽樣到的受訪者能逼近/代表 選民母體。這就是說,媒體上報導的民調都是「加工過的民調」。

再來一次民調出狀況的,就是上一次2016年的總統大選,選前所有主流媒體的民調全部是預測希拉蕊會獲勝,可是票開出來是川普贏。

後來研究的結果發現,是有一向選民特質被民調忽略了,沒有調高它的權數,這個特質是「低學歷」。然後回去追一下,發現在2012年的時候, 低學歷確實沒有對選舉有重要影響。但是,如果在2016年的民調有提高低學歷的權數的話,那麼就可以發現川普會贏。

這就是說,我們現在所看到的民調,都是被民調機構加工過的民調,都會有加權平均。可是,民調機構對大選的選情的研判,可能也會有專家的盲點,應該要提高權數的選民特質卻沒有提高,所以沒有辦法完全解決抽樣誤差的問題。

目前2020年的大選,又碰上這個問題,就是選情太詭異,因為出現了前所未見的疫情,所以選情就難以預測了,例如,會陷入追究責任的問題,到底有多少責任是在中共的擴散武漢病毒,又有多少責任是在川普政府的應對失策,顯然有得談,是選民要判斷的。在這裡,民調專家很難事先測出選民母體的真正投票意向。

川普的支持者偏社會底層,他們
1)會被民調抽樣到嗎?
2)被抽到之後會據實回答,還是隱藏自己的真正意向?
3)然後,民調之後,會真的出去投票嗎?這是投票率的問題。

所以,根據現有的民調,就去認為拜登會是大選的贏家,其實基礎很脆弱。他是挑戰者,在民調上的領先幅度這麼低,約5~6%,根本守不住,會被現任者輕易超車。

美國選民知道拜登不能當總統,可是,也不能七早八早就表態支持川普,因為這樣子一來,現任者川普就躺著選就好了,整個大選會變成垃圾時間。這樣也不行。所以通常選民會先支持挑戰者,或不明白表態支持現任者,一直到最後時刻票開出來,才見真章。

回想一下去年的台灣大選,在民調上也是挑戰者先領先,甚至於是遙遙領先,最後票開出來,是現任者獲勝,而且是獲得大勝。

結論是,在民調上,挑戰者領先完全是正常現象,但是,如果領先的幅度不夠大的話,挑戰者等於已經提前出局,因為進入選前最後一個月很容易被翻盤。

——作者臉書

責任編輯:高義

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