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【精华,导读】无知不可怕,可怕的是把无知当攻击手段 - Forum 选情统计的合理性。

本文发表在 rolia.net 枫下论坛俗话说,骂人要有修养。即便你利欲熏心,也要见龙在田潜龙勿用,才能振臂一呼万众响应。当你脸红耳赤强词夺理时,即便气势上占了上风,也是战略上落了下乘。

前几天围绕着Forum NDP以47%支持率领先的争吵也是如此。是的,你们没有看错,确实“总共调查了906人,准备投保守党的342人,投NDP的307人”。对这个有异议的,完全是出于个人的立场,为反保而反保。

但是,任何社会调查是建立在概率统计的基础上的,如果简单问卷精确,我们还要去投票干什么,不是劳民伤财么?这不是说民意调查就是胡扯,更不是说不符合大众期望个人感觉的结果就是作假。在误差范围置信区间内,民意调查还是有统计学意义的。

统计学意义其实并不在于“总共调查了906人,准备投保守党的342人,投NDP的307人”这样的简单数据和粗暴结论上。在统计学上,有一个非常基本的原理是样本的有效性。你如果只去我们街坊,唯一可能的结果就是某党占90%席位当选。可是这个采样是无效的。

样本越多,如果涵盖所有选民,那就100%是选举的结果,但这是不现实的,一般采样有1000人左右就可以代表民意了。但这个采样应该不是全在我们街坊,也不是某小众网站做内部调查。采样越是多样性,结果越是准确。然而,这个多样性不是每次都能保证的,也不能在采样过程中微调,这样就破坏了调查的随机性了。

为了保证调查中样本有效性,一个关键的概念就来了:【样本拟合】。

样本拟合能够过滤采样过程中的不均衡,在理论和经验模型里确定了解释变量后,根据变量进行加权,就能使这些部分不均衡的样本和一般人群分布曲线拟合,在这样的分布上计算出来的支持率,是最接近社会现实的。这也是所有权威统计机构都要用到的概念,并在这个基础上进行优化。exit poll不包括这个算法,因为一是隐私问题,二是样本足够大,足够均衡了。

所以,当你开始谩骂时,最好首先检查一下自己的修养和理解力。更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net
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