Re: [新聞] 綠初選民調5家結果超整齊 民調專家當場
也許本篇新聞所強調的各民調本身
結論整齊沒問題
但沒人質疑這結果本身數據有問題嗎?
三咖督 蔡贏柯韓都贏超過10%
這兩三個月看了沒有五十也有三十
份以上民調了
都是韓第一 柯第二居多
蔡80%多概率都在第三 大概10%多
在第二 只有不到一兩次(還不包含
這次)是蔡第一 還被人嘲笑居多
結果這次蔡一下子不但第一
還贏柯和韓都贏到10%以上
沒人質疑這種結果本身有問題嗎?
我是對蔡賴兩人之間輸贏沒意見
但蔡贏柯韓這麼多
這種民調結果真的沒問題嗎?
如果哪裡出現重大非技術性問題
那麼文中這種技術性問題即使沒問題
又有何意義呢?
看真正的明年大選結果便知了
※ 引述 《raiderho》 之銘言:
: 標題:Re: [新聞] 綠初選民調5家結果超整齊 民調專家當場大笑三聲
: 時間: Sun Jun 16 03:20:07 2019
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: 游盈隆自詡為民調專家,但是,從他近年多次發言看來,根本就是個草包。
: 他在報告各種民調結果時,非常愛用折線圖表示,比如底下這張:
: https://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/2678246
: 講難聽點,他若在大學課堂上台報告,一定會被定在台上。
:
: 游盈隆可能在民調上確實有經驗,
: 然而,他只有實務經驗,沒有最初等地理論知識。
: 他習慣的是千人出頭的樣本,
: 將這個經驗直接套入此次三千人的樣本,
: 對真實情況的理解一定會出錯。
: 三千人樣本標準差大概是千人樣本標準差的六成左右而已,
: 因此,五個機構的民調數字本來就會比較集中。
:
:
: 不酸游盈隆了,但是還是要回覆一下他質疑的點。還是請出陳水扁吧:
: https://www.ftvnews.com.tw/news/detail/2019614P08M1
:
: 將陳水扁的觀點具體化,配合民調數字,他的質疑是:
: 每一個候選人在這五家民調支持度的最大值和最小值都差異非常小,
: (陳水扁說法是 2%, 事實上大概是 2.6%)
: 陳水扁認為這個事件發生的可能性很小,真是如此嗎?
:
:
: 底下討論涉及一點點學術論證,我也不想花太多心力著墨,
: 所以先給個簡單結論:
:
: 在正常的抽樣程序下,「五項機構民調最高最低差距 < 2.6%」的可能性大概有六成
: 左右,這是大概率事件。
:
: 想用陰謀論解釋民調結果的人,提點別的論證吧。
:
:
:
: ===
:
:
: 正式論證:
:
: 我們只看 (蔡韓柯) 這組對比結果,因為,同時納入 (蔡韓柯) 與 (賴韓柯)
: 涉及投票行為的策略,需要對模型做更多假設。本篇旨不在此。
: (題外話:兩組投票結果是高度相關的,假設策略性投票的人不多,
: 若一組民調差距有限,另一組的民調差距也有限。)
:
:
: 假設三個人的支持度如同民進黨中央給的 (v1, v2, v3)。
: (底下的模型2 可以看到,這個假設其實不重要。)
:
: 問題:
: 這三個人在五項民調的最高最低差異皆不到 2.6% 的可能性。
:
:
: 一次實驗:
: 以 multinomial(3000*5, (v1, v2, v3, 1-v1-v2-v3)) 分配抽出「出像」結果。
: 若各候選人在5機構3000樣本獲得的最高與最低支持度的差距皆 < 2.6%,
: 稱為 True.
:
: 可能性:
: 進行一百萬字實驗 (一百萬個平行世界,每個世界都用同樣方式實施民調),
: 計算有多少個 True, 則 可能性 = True / 1000000.
:
:
: 模型1: 對稱考量
: 考量五項民調都不低於 (v1-0.013, v2-0.013, v3-0.013),
: 都不高於 (v1+0.013, v2+0.013, v3+0.013), 問可能性為何?
: 實驗跑出來結果約是 0.22.
:
:
: 模型2: 不對稱考量
: 放鬆考量,五項民調的上下差距不超過 2.6%,
: 不用拘泥於以 (v1, v2, v3) 為中心,這樣的可能性為何?
: 實驗結果大幅提高到 0.60.
:
:
: 由於模型2 不用拘泥於對稱性,對參數的變化比模型1 更不敏感,
: 暗示著 (v1, v2, v3) 的「確切真實值」不是很重要,
: 模型2 可以避免了模型1 的真實參數估計問題,
: 因此是更穩健的模型。
:
: 實驗一些 (v1, v2, v3) 數組:
: (0.1, 0.1, 0.1), (0.1, 0.2, 0.3), (0.2, 0.3, 0.4) 或 (0.3, 0.3, 0.3),
: 測試結果至少都在 0.6 左右。
:
:
: 因此,目前可以初步回答,只看一組民調對比結果,在正常的抽樣程序下,
: 「五項機構民調最高最低差距 < 2.6%」是很可能發生的。
:
:
: python code:
:
:
: import numpy as np
:
: diff = 0.013
: v1, v2, v3 = 0.3508, 0.2451, 0.2270
: v4 = 1 - v1 - v2 -v3
: para = np.array([v1, v2, v3, v4])
:
: lower_bound = np.array([[v1 - diff, v2 - diff, v3 - diff, 0]] * 5)
: upper_bound = np.array([[v1 + diff, v2 + diff, v3 + diff, 1]] * 5)
:
: round = 10000
: sample_size = 3000
: agency_size = 5
:
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 60.249.18.65 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1560629858.A.78E.html
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※ 編輯: windyyw (60.249.18.65 臺灣), 06/16/2019 04:18:35
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