我想這篇裏面大部份的東西都可以用你那篇算式的東西來回了
所以重覆的我就不再回應
※ 引述《waynedd (加西莫多)》之銘言：
: 所以請問你的「如果替代樣本的分佈無bias」的假設如何成立？
請看算式那篇
需要去證明^P1必然不等於^P2的人是你而不是我
化成算式就很明顯了
: 我要問的是你的「如果」怎麼成立？在無法證明之前，這會被認為兩者都應
: 該會存在，但是經過「雷根事件(研究)」後，已經否定了另一個可能性，也
: 就是「如果不在家的人XXXX的分佈和母體並無差異」的可能，當你顧及某一
: 因素，又能顧及例如男女比與母題無差異、年領分布與母體無差異等等眾多
: 因素。
: 被否定前是無法判斷何者會成立，但以「雷根事件(研究)」後，發現原樣本
: 被替代會造成結果的誤差。所以若以「分布」一詞就認為代表含有數學理論
: ，那一個事件的說明又豈不能說是含有「無數的數學理論」？
如前述
你沒有辦法用舉例的辦法證明^P1必然不等於^P2
你最多只能說, 從過去的案例看來, ^P1不等於^P2的情況很多
我說過了
這是經驗性的敘述, 是ok, 但不是必然發生
: 「雷根事件」中的bias是「某方選民不常在家」，「文學文摘」中的bias是
: 「某方選民比較不回郵」，聯合報的bias是「某方選民比較不回答」，每次
: 因素都不同，但這真的只是這樣看似單一且獨立而已？這些都可以歸納出是
: 「未回應」樣本，所以在「雷根事件」中「未回應」而存在的bias，有沒有
: 出現在「文學文摘」中？有沒有出現在聯合報的民調中？
: 研究方法有演繹法跟歸納法，我以為這是最基本應該都會的。
你搞錯很大
演繹法的東西是在所有情況下都必然適用的
而歸納法則不具有這種必然性
如果對此有問題,請回去請教老師,研究方法或邏輯學或科學哲學都行
或是隨便google一下也可以
: 從具可檢驗的選舉民調研究中就可以證明，只是你一再排除這些已經被實證
: 的資料，繼續用虛渺的「可能會可能不會」來回答，以案例帶出一整個觀念
: ，但是卻每每用「無法透過舉例的方法得證」閃避，對於曾有過的研究結果
: 視而不見。
同上
請證明 "^P1必然不等於^P2"
用演繹的, 不是用歸納的
: : (以下刪除許多同樣的爭論)
: 你真的閱讀能力有夠差，如果你所謂的可能性都能成立，今天幹嘛做這些補
: 救？未回應有bias或無bias都是機率問題，既然是隨機產生，那又何必去補
: 助，反正這次以imputation或post-stratification 補救，說不定反而更糟
: 不是嗎？不補救，說不定這次誤差真的很大。所以，沒辦法確定會有誤差的
: 話，那這麼多專精於imputation或post-stratification 是搞心酸的？
以你的算式來解釋
imputation或post-stratification就是在^P1已確定不等於^P2的情況下
才會去做的後續動作
所以這和我們的爭議無關
我們的爭議在於 "^P1是否必然不等於^P2"
很顯然的, 除了經驗上的歸納法以外, 你沒有辦法證明這點
而經驗上的歸納法並不具有必然性
: 我已經證明過了，用以前的研究結果跟你說會有差異，現在你要顛覆這些研
: 究結果，就是你需要證明，因為你主張一定是「被替代樣本的因素之分佈和
: 母體分佈並不一定有差異」。
Again, 經驗上的歸納法並不是具必然性的證明
: : (以下再度刪除大段相同爭論)
: 將模棱兩可的說法回答出來，這當然看似沒有問題，因為你可以這樣解釋，
: 也可以那樣解釋，希望你若想推翻以前研究的結果，那請先好好想一下，該
: 怎麼讓你認為也存在的另一個可能性成立。
這不叫模擬兩可
而是你能確定多少東西就只能講多少話
^P1本來就同時存在等於或不等於^P2的可能性
這件事不證自明, 所以我根本就沒有提證的必要
現在你要否定其中一種可能性, 那麼很明顯需要提證明的人是你
而且必須是用演繹的方式, 否則就沒有必然性
我想現在應該更清楚了吧 ^^
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