民調數字真的可信嗎？三大統計問題，帶你看懂背後關鍵！

會出現糟糕的民調結果，通常不是因為計算標準誤差時數學不好；差勁的結果通常來自於樣本有偏差、問的問題很糟，或者兩者都有。講到抽樣調查公眾意見，「丟進來的是垃圾，得出的也會是垃圾」這句名言完全適用。以下是做民調或檢視別人所做民調時要問的幾個重要方法論問題。

問題點1：選樣偏差造成樣本失準

任何收集意見的方法如果有系統地排除母體的某些部分，也常會出現偏差。舉例來說，手機就在方法論上引發了一些新的複雜性。專業民調機構會不遺餘力去調查相關母體的代表性樣本意見。《紐約時報》／CBS的民調基礎，是在6天裡以電話訪談1,650位成人，其中1,475人說他們已登記要去投票。

要確認接電話的人可代表母體，這道流程也始於機率：電腦會隨機選擇市內電話的電信交換碼（在美國，電信交換碼是區域碼加上電話號碼的前三碼） 。

電腦從全美69,000個住宅區電信交換碼中根據電話號碼的占比比率隨機選擇，這樣做的話，民調很可能得出母體的一般性代表地區分布。民調的小字部分就說了：「我們選擇的這些電信交換碼，確保美國每個地區都以該地在所有電話號碼中的占比為代表權重。」選出電信交換碼後，電腦再加入四個隨機號碼。這樣一來，不管是公開登錄還是不公開登錄的號碼，都會列入要撥打家庭的最後名單。民調也會納入「隨機撥打手機號碼」。

解方：取得無偏差樣本，提高準確率

針對每一個撥出去的號碼，都會以「隨機程序」指定一名成人作答，比方說，請目前在家年紀最小的成人作答。這是一個經過微調的過程，以產生與成人母體中年齡和性別比例相似的受訪者樣本。最重要的是，訪談者會試著在白天或傍晚的不同時間多打幾次每一個中選的電話號碼。這種重複撥打（同一個電話號碼最多可以撥到10到12次），是取得無偏差樣本的重要步驟。

民調效度（validity）的指標之一是「回覆率」：被選中的聯絡對象中，最終完成民調或調查的受訪者比率多高？回覆率低，可能是抽樣有偏差的警訊。愈多人不回應民調，或是找不到的人愈多，這群人和其他會回答問題的人就愈有可能有某些實質上的差異。

問題點2：操弄問題用語，誘導至想要的結果

美國有多高比例的人贊成死刑？支持死刑的美國人有穩穩一大群，他們是大多數。蓋洛普指出，自2002 年以後，每年都有超過60％的美國人說，他們贊成判有罪的殺人犯死刑。支持死刑的美國人比率上下變動幅度相對狹窄，高點是2003年的70％，有幾個時間點則出現低點64％。民調數據很明確：支持死刑的美國人是大多數。

或許也不是那麼多。如果可以選擇不得假釋的終生監禁，支持死刑的美國人比率會大幅下降。2006年蓋洛普的民調發現，近有47％的美國人認為死刑是處置殺人犯的適當刑罰，反之，有48％比較偏好終生監禁。 這不是晚宴上用來娛樂賓客的統計笑話，這代表，當不得假設的終生監禁成為可信的替代方案時，支持死刑的人就不再是大多數了。徵求公眾意見時，描述問題與用語的選擇，會造成很大的影響。

解方：精確使用民調問題「用語」，提高回覆的準確度

政治人物常利用這種現象，使用民調與焦點團體測試「有用的詞彙」。舉例來說，選民比較傾向支持「減免稅金」（tax relief）而不是「降稅」（tax cut），但這兩個詞講的是同一件事。同樣的，選民比較沒那麼在乎「氣候變遷」（climate change），比較關心「全球暖化」（global warming），但全球暖化就是一種氣候變遷。

像蓋洛普這樣的明調機構通常都會做「分拆樣本測試」（split sample testing），換個方式問問題來對不同的樣本做測試，衡量改變用語對於受訪者的答案造成的影響幅度。就蓋洛普公司的紐波特這等專家來看，就算答案看起來並不一致，但每個問題的答案都代表了有意義的資料。當不得假釋的終生監禁成為選項，美國人對死刑的態度丕變，這告訴了我們很重要的事。紐波特說，重點是，任何民調的結果都要放在脈絡之下檢視。單一的問題或民調，都無法完全掌握公眾對於複雜議題的意見。

問題點3：受訪者不實回答掩蓋真相

我們知道人會掩蓋真實，被問到讓人尷尬或具敏感性的問題時更是這樣。受訪者可能會虛報自己的所得，他們可能不會承認自己不投票。基於種種理由，就算是最精心設計的民調，成果都要取決於受訪者答案是否真實真確。

選舉民調非常仰賴區分出選舉當天誰會去投票、誰不會。人通常會說自己會去投票，因為他們認為這是民調機構想要聽的答案。研究比較受訪者自報的投票行為與選舉紀錄，持續發現有四分之一到三分之一的受訪者說自己有去投票，但實際上並沒有。

解方：模糊問題的「對象」

要把這類偏差減至最低，有一個辦法是問受訪者上一次或前幾次選舉有沒有去投票。過去向來會去投票的受訪者，未來也比較可能去投票。同樣的，如果擔心受訪者會躊躇於講出不為社會所接受的答案，比方說對某個種族或族裔群體的負面觀點，那就要用比較微妙的方式來寫問題，比方說「你有沒有認識任何人」有這種講法。

乍看之下，關於民意調查，最讓人心生懷疑的是這麼少人的意見怎麼能告訴我們其他多數人的意見是什麼。但這還是比較簡單的部分。最基本的統計原理之一，就是適當的樣本會看起來像抽出樣本的母體。民意調查真正要面對的挑戰有兩重：一是找出並接觸到這個適當的樣本，二是用可以精準反映出代表性群體成員想法的方法，向這些人收集資訊。

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