[新聞] 大數據專家:無法解決系統誤差 美今年大選民調會比4年前更失真
新頭殼newtalk
洪聖斐 編譯報導
大數據專家:無法解決系統誤差 美今年大選民調會比4年前更失真
隨著美國大選日逼近,每天都有新的民調浮現。各國觀察家們發現,這次大選民調與4年前
的走勢非常相近。4年前開票結果推翻絕大多數民調預測的震驚結局,也讓人對當前的民調
半信半疑。分析大數據新聞的美國媒體《Datanami》總編伍迪(Alex Woodie)稍早撰文指
出,系統誤差(Systemic Errors)沒有解決,可能使民意調查的預測力比2016年還要差。
伍迪指出,所有民意調查均會出現統計錯誤或隨機錯誤。設計者可以藉由增加樣本數來減少
統計誤差,但永遠不能完全消除這些誤差。好的調查單位會公開他們的誤差範圍(通常在3
%到6%),並在公佈調查結果時揭露這項資訊。
但是在2016年,民意調查人員無法解釋統計誤差以外的其他誤差來源,也無法說明所使用的
數據和統計方法中的系統誤差。追蹤各種政治民調的數據分析公司賽仕電腦軟體(SAS Insti
tute Inc.)全球業務負責人本內特(Steve Bennett)表示,這些系統誤差使2020年大選難
以預測。
他說:「這些系統誤差所面臨的挑戰是,您通常無法完全估計它們的嚴重程度。」 「您真
的不知道,這會帶來挑戰。」
當前投票以及2016年進行的投票導致系統誤差的一個原因是無法準確掌握誰將在選舉日實際
出席投票。拜武漢肺炎疫情所賜,這次更難掌握誰會郵寄選票或在投票站投下選票。
民調使用的統計模型主要基於先前選舉的人口統計結果。 2016年他們高估了非裔選民出門
投票的意願,原因可能是前兩次大選非裔在選票上有歐巴馬時傾巢而出。民調也未能準確掌
握沒有受大學教育的白人選民之投票意向。同樣是共和黨總統候選人,他們在2008年對羅姆
尼以及2012年對羅姆尼的支持都不高,但在2016年卻已相當大的比例支持川普。
本內特說,民意測驗者用來確定可能的選民的統計模型在2016年沒有成功,在2020年很可能
將再次無法準確預測的實際選民。他說,2016年的民意測驗的缺點如今仍然存在。
本內特說,以前可以依靠過去的3到4次選舉來預測當前選舉中的投票率和選民模型。但這個
方法在2016年失敗,在2020年也很可能會再次失敗。
系統誤差的另一個來源是川普的選民中有一群不表態的,或者在接受民調時會說謊的。本內
特研究發現,這些選民會讓調查的結果失準2%至6%。
https://newtalk.tw/news/view/2020-10-08/476750
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