本帖最后由 Tomm 于 2023-10-8 19:54 编辑
大选临近，如何解读政治民调：这是你需要了解的10件事 By 新西兰中文先驱网 2023年8月4日 14:45
如何解读民意调查是一项挑战。最好结合过去和现在的其他民调来解读结果。
新西兰中文先驱网 Lesley 综合 10月14日大选日日益临近，媒体和民众对政治民调的关注度也会越来越高。
虽然民调结果经常被用来预测国会的组成，但它只是调查期间的民意快照，并不是非常可靠的预测。事实上，新西兰以往政治民调的准确性一直备受质疑，而且民调结果的表述方式有时会造成更多混乱。
当然，没有哪份民调是完美的。但要了解一项民调的质量及其产生的结果，就必须了解民调是如何设计和实施的。
新西兰的三位学者——奥克兰大学的Nicole Satherley和Andrew Sporle，以及维多利亚大学的Lara Greaves最近撰写了一份了解新西兰民意调查的指南，介绍了民意调查需要注意的重要特征。这些因素决定了民调的质量，在对调查结果做出结论时应加以考虑。
以下是评估政治民调时需要考虑的十件事。
1. 样本量
与常见的误解相反，如果民调的设计和实施得当，哪怕样本量只有500人到1000人，该民调也能获得高质量的结果。
样本越大，结果的随机变化就越小，也就是说，该样本的结果与全体人口的结果之间的差异就越小。但样本越大，收集成本也越高，而且无法弥补抽样设计或民调过程的不足。
2. 目标人群
应明确结果针对的是哪个群体。关于子群体（例如，某个年龄段的女性）的结果应更加谨慎，因为这些群体的样本较小，因此误差较大。
3. 抽样方法
抽样设计至关重要。它决定了民调样本与目标人群（如打算投票的人）的匹配程度。民意调查应包含随机抽样的成分，因为这样才能最好地代表人口。
允许自我选择且不控制参与对象的民意调查（如媒体和社交网站上的草根民意调查）最终会导致某些群体的代表性过高，而另一些群体的代表性过低。这将导致有偏见的、不准确的结果。
4. 样本加权
在已知人口和样本的特征（如女性、年龄或地区的百分比）时，“加权”会增加样本中代表性不足群体的回答，从而更好地与相关人口相匹配。
具体做法是将代表性不足的受访者的回答更多地计入总投票结果中。
但是，加权法不能用于纠正民意调查样本与总人口之间的未知差异。人口特征（如性别和年龄）的分布在人口普查中是已知的，可以通过加权在样本中进行调整。
但对于其他可能影响结果的因素（如对政治的兴趣程度），我们没有已知的人口特征。良好的抽样设计，包括随机抽样元素，是确保民调样本中这些重要但未知的特征与整个人口相似的最佳方法。
5. 民调委托方和机构
了解谁委托开展这项民调是有用的，因为可能有既得利益在起作用。他们可能会有选择性地公布结果（例如，只公布对委托机构有利的结果）。或者可能有隐藏的议程，如围绕特定事件进行民意调查。
同样，如果民调机构有良好的操作记录，尤其是遵守国家和国际最佳操作规范，我们就会对民调结果更有信心。
6. 民调时间
了解民调的时间以及当时正在发生的事情非常重要。民调结果描述的是民调进行时的民意。它们不是对选举结果的预测。
7. 误差幅度
误差幅度是抽样调查的必然结果。误差幅度取决于民调样本或次级样本的大小，以及选择特定选项的样本比例。比例为50%时误差幅度最大，比例为5%和95%等极值时误差幅度较小。
因此，了解较小结果的误差范围非常重要。例如，小党派进入国会的比例可能接近5%。因此，了解误差幅度可以更准确地了解他们相对于这一重要门槛所处的位置。
考虑误差幅度对于评估民调结果随时间的变化以及民调内部的差异也至关重要。
但是，误差幅度并不考虑民调结果中的其他误差来源，包括由于抽样方法不当、问题措辞不当或调查过程不当造成的误差。
政治民调的总误差包括这些其他误差来源以及通过误差幅度测量的抽样误差。除非民意调查进行得非常完美（这种可能性极低），否则调查的总误差总是大于误差率本身所显示的误差。
8. 精确的问题措辞
对民调问题的回答会因提问方式的不同而有明显差异。因此，需注意民调中具体提出了哪些问题，以及问题的措辞是否会影响结果。
9. “不知道”的百分比
选择“不知道”这个回答的百分比过高，可能表明民调受访者不太了解或难以理解问题。
10. 选举背景
国会的组成由普通选区和毛利选区的选举结果决定。而毛利选区的民意调查往往更难进行。但毛利选区的选举结果非常重要，因为候选人可以赢得席位，并带领其所在政党重回国会（参考2020年大选Rawiri Waititi的例子）。
最后：注意观察趋势
如何解读民意调查是一项挑战。最好结合过去和现在的其他民调来解读结果。考虑到误差范围，这有助于确定民意的总体趋势。
资讯来源: https://www.chineseherald.co.nz/ ... he-political-polls/
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发表于 2023-10-8 00:36:17
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