民意調查如何避免瞎子摸象窘境

▲ET民調／高虹安施政滿意度破6成，73.9%對於讓學童吃得好政策超有感。（圖／ETtoday民調雲）

● 郭振鶴／東吳大學商學院兼任教授

市埸研究必須透過卡方檢定(Chi-Square Test ) CHECK 樣本是否與母體有一致性，避免機構效應瞎子摸象的窘境。

民調常用機構效應House Effect是指政黨利用民意調查作為政治攻防工具，設計有預設立場、正面政治宣傳或是負面攻擊政敵資訊的問卷題目，選擇對預設立場有利的抽樣母體，只是想用民意調查數據為政黨利益背書，因為某些民意調查機構操弄民意造成拒訪率較高，損害民意調查公信力。

市埸研究必須透過卡方檢定(Chi-Square Test ) CHECK 樣本是否與母體有一致性市埸研究才貝信心水準(confidence level) 以避免瞎子摸象的窘境。

卡方檢定(Chi-Square Test )

可用於處理類別資料，常用於以下三種檢定： (1) Goodness of Fit Test (適合度檢定) 通常用來檢查資料是否為某一特定分配樣本是否與母體類似。 (2) Tests of Independence (獨立性檢定) 獨立性檢定」驗證從兩個變數抽出的配對觀察值組是否互相獨立（例如：每次都從A國和B國各抽一個人，看他們的反應是否與國籍無關）。(3) Tests of Homogeneity(齊一性檢定)卡方檢定是處理問卷資料的利器，可用來 檢查 所抽樣樣本資料和母體是否類似一致性，以避免瞎 子摸象的窘境。

信賴區間(confidence interval) 及信心水準(confidence level)

市埸研究有信賴區間(confidence interval) 及信心水準(confidence level) 調查母 體(隨機抽樣random sampling) 統計學裡的意義。統計學裡有信賴區間(confidence interval) 及信心水準(confidence level)。信心水準又稱信賴水準, 或 信賴係數(confidence coefficient)。底下為二常可見到的例子。 1. 區間是參數的 95% 信賴區間。 2. 這次調查舉行, 成功訪問了 1, 068 位成人, 另492人拒訪。在百分之九十五的信心水準下, 抽樣誤差在正負三個百分點以內。調查宅母體,隨機抽樣。

▲ET民調／2024總統大選，民眾最在意的議題有哪些。（圖／取自ETtoday民調雲）

對於上述二段中的信賴區間及信心水準, 大家是否瞭解其意義呢? 信賴區間與信心水準的解讀。統計檢定裡, 不論接受或拒絕都有可能犯錯。理想狀況當然是錯誤之機率 (注意我們談的是錯誤機率, 因不論任何決策, 但通常不會有這種情況,然後設法決定 拒絕 域 (rejection region, 或稱 critical region), 即何時拒絕假設。不落在拒絕域就落在 接受域 (acceptance region)。錯誤的機率, 常以符號 α 表之, 即 α = P(拒絕H0|H0為真)。 上述 α 也稱為檢定之顯著水準 (significance level), 如果觀測值落在拒絕域中, 我們可說所獲得之資料 (或說實驗結果) 具顯著性 (significant), 足以拒絕假設。母體指的是可能參與市調的潛在完整個體集合。例如，若您想針對去年推出的產品取得客戶意見，那麼母體即是每一位購買者、試用者或以其他方式與該產品進行互動的個人。而樣本則是母體之下的子群體。

樣本的辨識及選取可透過數種方式進行。

歸納法 (Induction)

歸納法是從某些個別的訊息中獲得一般性的結論。意即利用樣本的資料，以歸納的方法，推論母體參數值。

推論母體參數值的正確步驟

確定問題
首先必須確定問題之所在，及研究分析的目的、對象與範圍。

蒐集資料
針對研究對象、目的進行資料蒐集。在蒐集時應考慮是否有現成合用的資料，蒐集的成本費用如何，蒐集的方式，資料涵蓋的範圍等。

審查整理呈現資料
蒐集到的資料應先審核是否完整、正確、合理與一致，然後利用敘述統計學所介紹的方法進行分類整理，並以文字圖形表格的方式將所獲得的結果呈現出來。

分析解釋資料
根據整理的結果加以分析研究，探討各數值間的相互關係並加以比較。

最後進行統計推論
根據步驟所得的結果，來推論母體參數並下結論或做建議。

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