推 aoishingo:中肯 05/18 13:28
※ 引述《waynedd (加西莫多)》之銘言：
: ※ 引述《hiffer (永遠的聖誕夜蛋糕)》之銘言：
: : 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。
那T台會在訪問的時候 提示(98)這個選項嗎? 應該是不會吧
這樣還是只有二分法:)
: : 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。
我知道您的意思 但是"每單次的民調"是很難達到完全符合母體的
如果是長期的民調 或許平均起來會很接近 也就是你說的擲骰子的問題
需要做樣本加權 自然是 樣本缺乏代表性
如果今天做出來的結果 沒有達到與母體的統計顯著差異 當然就不會做加權囉
: : 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。
我有看過 謝謝 我也知道你說的方式
只是 現在多半為了節省時間 僅採用"戶中任意成人" (這當然可議)
所以 很難在一開始或在中後期做調整
誠如您說的 這些動作都是人為的介入
我知道"樣本加權"只是個彌補的方式 最好當然是在抽樣的時候就讓樣本具有代表性
: : 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。
「加權」就是認定並擴大某一方的回答????
樣本加權的定義不是這樣的吧 是"為了避免擴方某一方的回答"吧
舉例來說 實際上男女比是5:5 不過今天訪問到男女比是6:4
這時候就需要做加權 讓男生意見不會過於被擴張
因為實際上男生跟女生的比例是一樣的 但今天卻訪問比較多的男生
我想這不是您所謂的幫受訪者說話
我猜你可能誤會樣本加權的意義才會有上述的疑慮吧
: 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。
的確 不過在實際執行上是有困難的 通常除非樣本的可替代性很低
才會繼續追樣本 否則一般都會選擇放棄 改撥其他電話
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結論來看 理論通常跟實務有所差距 我相信原PO也具有相當豐富的知識
就當作彼此的經驗分享囉:)
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