吳統雄觀點:3分鐘,自己驗證民調加權,如何誤導選舉

2026-11-16 05:35
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台灣選舉民調真真假假,宣傳性質大於事實。 (AI生成)
台灣選舉民調真真假假,宣傳性質大於事實。 (AI生成)

民調誤差來自無意或故意,根據「統合分析」驗證,在並無故意作假的機構之間,最近也出現許多相異甚遠的民調。其核心因素是「加權誤導」,而增強因素則是「注射認知、媒體遮蔽」與「恐懼沉默+憤怒反彈形成的螺旋」。

美化工程卻產生誤導

本專欄特地製作了一個「民調加權實驗網站」,請讀者以3分鐘,自己輸入6 組數字,就可以驗證民調加權為何與如何誤導選舉。

當前沒有任何坊間民調作到「隨機/等機率」調查,所以樣本的人口資料與母群—即真實全體人民的資料相距甚遠。坊間民調便經由加權法,把樣本調整成和真實比例一樣,再自稱樣本與母群相同。

自己去作不實美化,然後宣稱與母群資料相同?把做出來與人口比例相同的資料,再去比較人口資料,自欺欺人,卻樂此不疲!

預測燒開水可以用水壺容量加權,但若用水壺顏色…

加權法必須在有因果關係的變項間才有適用意義,譬如「燒開水實驗」,燒開的時間與「水壺的容量」有必然的正比關係,如果無法收集到全部容量規格的水壺,以既有樣本加權,推估未取得的樣本,再去預測需要燒開的時間,這是正確的。

但如果以「水壺的顏色」深淺加權,去推估不知道顏色的水壺,再去預測它燒開的時間,則一定產生誤導。

坊間民調加權的變項以人口資料為主,如性別、年齡、教育程度與戶籍地(或地區)等,有些還加上電話持有類型…等。

吳統雄研究團隊指出:以上只有教育程度與投票方向有微弱穩定關係,其他與每屆選舉的投票方向變異都非常大,不具備加權的條件。

尤其「年齡」加權最容易造成誤導,因為加權法的特性是如果樣本的數字愈低,被加權擴大的數字愈高,而產生扭曲的現象愈高,在嚴重的情況下甚至可改變成與事實相反的結果。

臺美日德英法,年輕人投票率低已成共同模式

數十年來,我已取得一個參數,年輕族群投票率比平均投票率約低15%,僅50% 強。而這個數字又和美日英德法5國的總合再平均相同。先進5國不是抽樣調查數字,而是法律制度下的真實數字。

美國《全國選民登記法》規定選民名冊是公共記錄,並包含領票記錄,允許民間購買。政府也會公佈年齡、性別等分層投票統計,是對投票行為分析最透明的國家。

日、德、法政府也公開部分領票行為記錄,與「去識別化」的統計結果,包括年齡層分析。

英國政府不提供個人投票記錄給民間,但長期支持如 BES或 Ipsos這種半官方/學術組織,透過極其嚴格的「抽樣比對名冊」來逼近真實。

先進5國的青年族群投票率全部低於平均。

以下是美日德英法5 國,最近5屆最高首長,或議會制國家的國會選舉投票率。

年輕層投票率低於全國平均達14.1%,差距最小的法國也達5.2%,而日本、英國都超過20%以上。

年輕人投票率低,是類似臺灣普通選舉制國家,具備科學支持的共同行為模式。 (相關報導: 賴祥蔚觀點:台中市長民調差距為何這麼大? | 更多文章 )

五國國會選舉投票率比較。(作者提供)
五國國會選舉投票率比較。(作者提供)

「年齡加權」如何誤判勝選者,自己動手辨別

現在請讀者開始自主驗證,民調加權是美化資料,僅年齡加權就已經產生誤導結果。一般的加權網站太複雜,術語太多,故請到達本專欄特別提供的「民調加權實驗網站」,在:網站預設有甲乙兩位候選人,一共有4 個步驟。第一步是樣本平均分為高年、中年、青年3 層,這項可以不必改,但讀者如果要測試不平均分層也可以。

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