Re: [討論] 柯文哲拿加權過的民調自爽是想怎樣？

來源：https://www.thenewslens.com/article/178461

電話、網路民調的數字可信嗎？年輕族群比例過低時，加權數據會帶來什麼問題？

我們想讓你知道的是
每到選舉年，民調數字幾乎每週都會出現。媒體報導的焦點，往往是哪位候選人領先、哪位候選人落後。畢竟這種賽馬式的民調數字，最容易引起民眾的關注。然而這些數字起伏之間，其實潛藏著諸多「貓膩」...

文：俞振華（政治大學選舉研究中心研究員、政治學系教授）

Take Home Message

科學性的民調必須具備信、效度高的問卷題組、標準化的調查方式、代表性的樣本，以及嚴謹的資料分析。
市話調查的樣本具涵蓋率的問題，但在成本考量下能改善的空間相當有限，而網路調查也有自願性樣本造成的偏誤。
民調的結果勢必存在各項偏誤，唯有理解民調的各項限制，才能更全面地解讀數字背後呈現的民意。
每到選舉年，民調數字幾乎每週都會出現。媒體報導的焦點，往往是哪位候選人領先、哪位候選人落後。畢竟這種賽馬式的民調數字，最容易引起民眾的關注。不過，這些數字起伏之間卻潛藏著諸多「貓膩」，我們應該要對不同的民調方法有初步的了解，才能正確地解讀民調數字真正代表的意義。

民意調查能誠實呈現調查數據嗎？
透過問卷調查的方式搜集資料，是社會科學研究最常使用的研究方法之一。現代的民意調查藉由設計好的問卷題組，依既定的調查方式詢問具代表性的樣本，進而以受訪樣本的回答推論出母體的態度或行為。換句話說，一個科學性的民意調查研究，必須具備：

信、效度高的問卷題組（註1）
標準化的調查方式
代表性的樣本
嚴謹的資料分析
上述項要素缺一不可，也是我們用以檢視各項民調數據良窳的重要基準。

以一般選前的民調來說，我們在解讀數據前應該注意：問卷題組是否可以探知民眾真正的投票意願及支持傾向？不論採何種調查方式，是否依照既定的標準程序？是不是每一位選民（20歲以上的民眾）被抽到成為受訪者的機率都相等？以及在資料處理、分析的過程當中，是否採用適當的統計方法，誠實地呈現調查數據？本文主旨是盤點各種選舉民調方式的差異，主要聚焦在調查方式與樣本代表性這兩項要素。

電話民調的潛藏問題
目前我們最常看到的民調方式就屬電話民調了。近年來，由於「唯手機族」（即只使用手機而不使用市話）的人口快速增加（約已超過30％），尤其是年輕、都會族群幾乎都以手機為主要通訊工具，因此許多電話調查都已加入手機樣本，藉以增加年輕族群的涵蓋率，所以在一波調查當中會同時包括市話及手機的樣本。

但這種結合市話與手機樣本的調查方式，在今（2022）年地方選舉的調查中卻不常見。主要是因為手機調查沒有區域號碼，無法得知受訪者究竟位於哪個地區，必須要多增加一個題目來過濾，例如訪問一開始就問：「請問您的戶籍是否在台北市？」由於這樣的過濾方式大幅增加訪問成本，因此並不常見。導致目前針對地方選舉的電話調查，仍以傳統的市話調查為主，無法涵蓋唯手機族。

只用市話調查最還存在一個顯著的問題 年輕受訪者的比例過低。以台北市為例，20～29歲的民眾約占全體市民的12～13％。但一般市話調查在沒有加權的情況下，樣本當中20～29歲受訪者的比例如果有6～7％就不錯了。在此情況下我們能透過加權讓樣本的分布比例和母體相當，等於是將每個年輕受訪者意見當成兩個來用（即權重約為2）。

雖然事後加權已是調查實務界普遍的作法，但這是奠基於一個很強的假設：受訪者的態度與未接受訪問的態度並沒有顯著的不同。如果接受市話調查的年輕族群與其他年輕族群（例如唯手機族）在態度上有很大的不同時，加權兩倍等於讓樣本的偏差更大（註1）。

此外，由於市話調查中的年輕樣本數太少，我們在解讀年輕選民的態度時須更注意，畢竟若存在少數幾個極端的樣本，加總起來後就有可能讓整群年輕選民的態度產生相當大的偏誤，加權後甚至影響全體民眾的估計，不可不察。

另外，市話調查的抽樣單位是「戶」，並不是「個人」。在成本考量下，目前坊間已很少有調查會進行戶中抽樣，多半採任意成人法，即接聽電話者就是年輕族群比例過低時，加權數據會帶來什麼問題？ 受訪者，而不再從家戶中再抽出特定個人來回答問題。

這等於假定每戶中所有人接電話的機率是一樣的，但顯然這樣的假定在人人有手機的情況下更不切實際。畢竟許多人（特別是年輕族群）就算家中有市話，也是以手機為主要對外聯繫工具，幾乎不會接起家中市話。因此，市話調查的涵蓋率不足，已是目前調查界共同的隱憂，但在成本的考量下，能夠改善的空間相當有限。就算加入手機調查來解決市話調查涵蓋率的問題，也有很多限制與作法上的差異。

目前還有一種常見的「雙底冊調查」，往往是市話、 手機各打一半的樣本數，加總起來後再加權。然而，這樣的作法其實並沒有理論依據。試想，有大約六成的民眾同時有手機及市話，他們被抽到的機率和只有市話或只有手機的民眾是不一樣的。再加上手機使用者和市話使用者接聽電話的機率，又與諸多人口變數（包括性別、年齡、教育程度）相關。所以，兩種樣本間存在的諸多差異，都使得雙底冊調查的事後加權方式更加複雜。

目前不論是學界或是實務界，仍未找到「最佳」或是「標準」的樣本合併模式來解決上述問題，只是在不同的理論假定及成本考量下，因地制宜找出相對「較佳」的樣本配置模式。

Photo Credit: 科學月刊
年輕族群比例過低時，加權數據會帶來什麼問題？
舉例來說，假設某調查單位經過隨機抽樣程序，透過電話調查訪問了1000位受訪者後再依年齡加權， 結果如表一。

加權前，有57％的民眾對於某個政策表示贊成，43％的民眾表示反對。但其中問題顯而易見：60歲以上受訪者的比例多達40％，

年長者又多持贊成態度，20～39歲年輕族群的態度則被低估，因為樣本比例僅為母體的一半。透過加權重新調整分布比例後，

20～29歲及30～39歲不贊成者分別從5％、6％增為10％、12％，加總後有51％的民眾表示不贊成這項政策。加權前後雙方從快六成的民眾贊成轉變為正反各半的兩極分布。此外，假設這次接受電話訪問的是少數年輕受訪者，對於該政策多抱持不贊成態度（表二），則加權後造成的偏差顯然會更大：即20～39歲年輕族群在表一中不贊成的比例有22％，表二加權後增至30%

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