→ aoishingo:我想問您統計老師是誰... 05/18 13:30
※ 引述《hiffer (永遠的聖誕夜蛋糕)》之銘言：
: ※ 引述《waynedd (加西莫多)》之銘言：
: : 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:)
說真的，你要主觀懷疑當初電訪有沒有說，這個誰都不知道，因為我沒被抽
到這個過，因此我只能從問卷設計上有這樣寫來判斷，如果問卷這樣寫而訪
員沒有照問卷上寫的念，那是該民調公司對於訪員的訓練或是訓練的內容有
問題。
: : 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
錯！如果你聽不懂骰子的比喻，我換成數目更少的比喻好了，丟銅板。就機
率來說，出現正反的機率各是一半，就像是男女比例認為母體也是各半一樣
，所以丟一千次銅板，得出的結論也會是接近是二分之一，所以這都只是如
同「每單次的民調」一樣，出現「差距過大」，是會懷疑該枚銅板有問題？
還是先用「加權」讓他符合認為的數值呢？
: : 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
使用「偽戶中抽樣」就可以改變像是男女比例，這種技巧最常用在調查已經
到中後半場的時候，為了調整一些男女比、年齡比等的。
: : 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
只有四成的女性被調查到，結果「加權」之後變成是「五成」的女性的意見
，請問多出的那「一成」的女性表達的意見「真的」是「加權」手法後他們
所回答的嗎？如果說這不是擴大某一方的回答，我不曉得「多出的」部分是
什麼？
一個民調出現落差該檢討的是「為何會出現這種狀況」，而非「我們來加權
吧」，一個民調機構一發現有落差就加權，而不思改進調查方法是否有錯？
是否有其他(例如機構效應)因素影響調查結果？那民調還有什麼意義？不過
想要透過看似運用統計的科學方法，得出一些數字而已，那閉著眼睛隨便矇
一矇數字就好，何必須要花錢去做民調呢？
: : 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:)
抽出來的樣本沒有所謂的「可替代性高或低」的差別，因為每一個樣本都應
該是不可取代的，所以真要論高低的話，每一個樣本的可替代性都很低，都
應該是低到不可取代的地步。而且追樣本也不過早午晚的時段中打，一般民
調都是晚上做，晚間六點到九點打沒人，隔天早上八點到十點可以吧？再沒
人中午十二點到兩點打再追一次，真的又沒有才不得不放棄，這個也不過才
距離從開始做該民調約二十四小時的時間而已。
所以，一份有確實追好每一份樣本的民調精準重要？還是為了時效使原來抽
出的樣本被替代了快一半，然後用「加權」的民調重要？而且雜誌、報紙更
可以做好追樣本的基本功，像是月刊更不需要急急忙忙的做民調。不過遠見
的調查方法中，還是有顯而易見的問題，如果沒有試圖做根本的改進，就算
做到上述這些還是會出現偏差。
民調的基礎就是統計的這些學理，而目前所要求的都已經與現實折衷過了，
不然像是一份問卷產生，還得要先做多次少量樣本的前測進行修正，所以不
能再妥協了。如果還是想要簡略這些，那這種民調唯一的貢獻，就成了我統
計老師每年在第一堂統計課，要課堂的同學回去找統計謬誤的題材而已。
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