※ 引述《hiffer (永遠的聖誕夜蛋糕)》之銘言：
: ※ 引述《waynedd (加西莫多)》之銘言：
: : 民調不管是哪一份都是希望能探查到民眾的意見，只是「媒體或是其他機構
: : 的民調」真的都幾乎用二分法嗎？顯然是沒有注意這些民調的發布。以TVBS
: : 的民調為例，「民進黨總統初選黨員投票前四大天王民調」中，在「請問您
: : 最支持誰代表泛綠陣營爭取2008年總統寶座？」的題目中，就有列出「謝長
: : 廷、蘇貞昌、呂秀蓮、游錫坤跟『未決定』」的選項。如果嫌這個是調查政
: : 治所以選項會這麼做，那看看「母親節媽媽健康行為調查」，當問「覺得你
: : 現在的生活幸福嗎？」中，選項有「幸福、不幸福跟『不知道／沒意見』」
: : 。在「婦女人權與婚姻暴力民意調查」中，甚至是用五等分量尺，例如「對
: : 於目前的婚姻生活滿不滿意？」，就分「非常滿意、還算滿意、不太滿意、
: : 非常不滿意跟『沒意見』」的選項。
: 這個設計當然都會設計 只是有沒有這樣問呢?
訪問主題:金融卡限制轉帳金額民調
您好！這裡是TVBS民意訪問中心，我們正在進行一項電話訪問，為了訪問上
的需要，請問這裡是公司行號還是住家？請問您有沒有年滿２０歲？
第1題
整體而言，您對於目前的治安狀況滿不滿意？
1.非常滿意
2.還算滿意
3.不太滿意
4.很不滿意
98.不知道/無意見(請追問)
http://0rz.tw/5f2GX
這是我從問卷中列舉的一題而已。
: : 而且題目設計上先問好不好的態度，下一個才問強度，這樣若是堅持回答不
: : 知道或沒意見的樣本，在於強度問題上有跳答嗎？因為就一個「不知道或沒
: : 意見」的樣本，他們如何體會出「強度」？問卷設計上有個習慣，盡量減少
: : 跳答的方式，因為訪員必須隨時注意什麼題目該跳答什麼不該，之後對於建
: : 檔要跑統計來說也是很不方便，這都會讓錯誤產生的機會增加。所以把態度
: : 跟強度設計在一個題目上不是就很方便嗎？問一個題目，可以有「非常好、
: : 還算好、不太好、非常不好(還算好跟不太好中間甚至可以加入普通)跟沒意
: : 見」這些選項，態度與強度都兼備。而且這樣還可以縮減題目，電訪最忌諱
: : 的就是題目過多，題目過多樣本調查的失敗率就會上升。
: : 所以在一個結構化的問卷設計下，告知受訪者的只有「好跟不好」兩個選項
: : ，又如何使受訪者得知還有第三個「不知道」的選項呢？而且一個結構化問
: : 卷設計上已經是只有「好跟不好」的選項，當出現第三個選項時，要如何記
: : 錄讓統計軟體知曉？而且結構化問卷必須「窮舉」出所有的可能性選項，略
: : 去受訪者回答「不知道」的選項，這是沒有做到設計問卷該注意的地方。
: : 當一份民調出現「不知道」的比例比較高，這不是就需要去探究「為何民眾
: : 不知道的比例這麼高」？說問卷設計不好的可能性，是有可能的，結果因為
: : 都只讓民眾回答兩極端的選項，卻沒有發現問卷有設計不好的地方，而一直
: : 拿一份有設計不好的問卷詢問，不思改善問卷設計不好的地方，還拿得出來
: : 的結果寫評論，那這樣的「精準新聞寫作」有「精準」嗎？
: : 第二種民眾覺得問題太難的可能性，這也是有可能，如果認為這些問題很專
: : 業，沒有人說一定得要調查普羅大眾才算，例如經濟問題，可以詢問身處在
: : 金融圈專業人員。或許會說這樣就沒辦法推估回母體，這是當然，但是卻可
: : 以得出「樣本母體」對於這個事情的態度看法，詢問專業人員得出專業的看
: : 法，由這專業的看法中去做評論，不是更顯得專業性嗎？
: : 再看看遠見所採用的調查方式是CATI，如果我印象沒記錯的話，這是訪員詢
: : 問受訪者的時候，就會一邊問一邊鍵入受訪者回答的選項，民調中心的主管
: : 會在後端即時看到呈現的一些百分比，而這些選項都應該會事先就已經建檔
: : 完成，所以當受訪者回答到上頭所沒有的選項，我還真不曉得訪員該怎麼鍵
: : 入該選項？
: : 最後一項看到「樣本加權」，我認為這份民調的結果不用太在意，因為抽樣
: : 的方法若是做的對，抽出來的樣本是可以反映母體的，會需要每次調查都做
: : 樣本加權的話，表示該檢討的是抽樣方法，其實遠見的抽樣方法裡面，早有
: : 一個顯而易見的偏差，這個偏差不修正，做出來的民調出現的誤差，永遠會
: : 比所列出的誤差值還大。
: 哈哈 看到最後一段 我笑了...
: 樣本加權才是比較負責任的作法吧
: "因為抽樣的方法若是做的對，抽出來的樣本是可以反映母體的"
: 重點不在於反映 而是在於"代表性"
: 樣本一定要能有代表性 若今天性別比 年齡比 地區比 都跟母體差距過大
: 那這個民調會有代表性嗎?
為何會出現「性別比、年齡比、地區比都跟母體差距過大」？如果按照抽樣
方法確實去執行，雖然每次都會有所差異，但不會出現「差距過大」的情況
，最簡單的比喻就是，丟骰子一千次後，各點數出現機率會逼近或等於六分
之一，如果該骰子丟出的點數差異過大，該做的是檢查這顆骰子是否有問題
，而非把數據「加權」成接近六分之一。
所以樣本加權是比較負責任的作法？如果我這樣跟我的統計老師這麼說，他
會想要當掉我。
: 接著你可能會問 那為什麼不在做的時候
: 就先規劃要問多少男生/女生 年齡 等等等
: 這是因為在抽樣時還要做到"隨機" 如果照上述方式那會變成"配額"
: 就失去了每個樣本都抽到機率是一樣的原則了
我不會想要問這個問題，因為真有按照抽樣方法去做，把非系統誤差降低甚
至排除，就不會出現「樣本長相與母體差距過大」的情況發生，我不曉得你
有沒有看過CATI系統，這可以讓後端管理者在發現例如男女比差距過大的時
候，立刻做出「調整」，這調整的方法例如改變「戶中抽樣」，把男女比例
拉近，但這些動作都是人為的介入，已經使得調查出來的結果，呈現的誤差
不是原先預計的誤差，而是大於預計的誤差值。
: 也因為如此 並非每次抽樣結果都能盡如人意 完全具備母體的代表性
: 事後的方式 就是進行樣本加權 讓樣本跟母體達到統計顯著水準的"無差異"
: 這樣的結果才較能"反映"母體
這個很弔詭，「憑什麼可以幫受訪者說話」？「加權」就是認定並擴大某一
方的回答，只是受訪者真的是這樣回答的嗎？民調有一個很重要的觀念，每
一個被抽出的樣本是具有不可替代的，替代後就會開始出現偏差，所以更遑
論「加權」這種人為修改的動作，這不會「較能反映」母體，因為已經偏差
就無法「真切」的反映了。
所以這也就是為何民調會需要「追樣本」，今天打的這個電話沒有接，改另
一個時段試試看，時段分為早上、中午、晚上，所以會有打三次追樣本後，
若真的無法調查到才不得不做出替換的動作，如果對於民調有所研究的話，
最常聽過的真實案例，就是做雷根競選時的總統民調誤差。
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※ 編輯: waynedd 來自: 140.119.210.21 (05/16 13:27)