民调背后有陷阱？这十点建议，让你不被误导带偏

后花园2023年8月3日综合报道

随着10月14日大选日的临近，媒体对政治民调的关注度也在升温。

然而，新西兰过往政治民调的准确性一直备受质疑，民调结果的呈现方式有时甚至会引起更多的混淆。

要理解一项民调及其产生的结果，需要了解它背后的设计和执行方式。

奥克兰大学的Nicole Satherley和Andrew Sporle，以及维多利亚大学的Lara Greaves编撰了一份民调解读指南，列出了在评估政治民调时需要考虑的十个要素：

样本大小：在良好的民调设计和执行下，即使只有500至1000人的样本，也能得出对全体人口的高质量调查结果。

更大的样本会让结果中的随机变异减少，随机变异即样本人口与全体人口之间的结果差异。但是，收集更大的样本成本更高，且如果设计和执行过程糟糕，样本再大也无济于事。

目标人口：民调应清楚表明针对哪一群人。子群体（例如，某个年龄段的女性）的结果应更为谨慎对待，因为这些涉及的样本更小，错误率也就更高。

抽样方法：抽样设计至关重要。它决定了民调样本与目标人口（如打算投票的人）的匹配程度。

民调应随机选择参与者（随机抽样），这样能够最好地代表全体人口。那些允许自主参与、且民调发起者无法控制受访者的民调（例如，媒体和社交媒体网站上的草率投票）将会造成代表性的不均衡，导致结果偏差。

样本加权：当人口和样本的特征已知时，"加权"会提高样本中代表性不足群体的贡献。

实现这一点的方式，是增加代表性不足的受访者在结果中的重要性。

民调委托方和机构：了解民调背后的金主是有意义的，因为其中可能涉及利益冲突。

另外，民调结果还可以选择性地公布，例如，只公布对委托机构有利的结果。

民调时间：人们还应当了解民调进行的时间，以及当时的其他事件背景。民调结果展示的是执行民调时的公众观点，而不是预测选举结果。

误差范围：只要是抽样就会有误差。了解较小结果的误差范围非常重要。例如，小党派可能接近5%的门槛进入国会，了解误差范围可以更准确地判断他们的实际情况。

但误差范围并没有考虑到民调结果中的其他误差来源，包括由于抽样方法不当、问题措辞不当或调查过程不当造成的误差。

问题措辞：根据提问方式的不同，受访者的回答可能也会不同。所以，要注意调查中具体问了什么问题，以及提问的措辞是否有引导性。

无意见受访者的比例：如果选择“不知道”的比例很大，可能表明受访者对问题的了解不充分。例如，在回答意向总理人选时，回答“不知道”的比例高达33%。

选举背景：国会组成由普通选民和毛利选民的投票结果决定。人们需要关注毛利选民，那里的民调通常更难进行。

最后，人们应更加关注趋势。对于关注政治和民调的读者来说，全面了解民调背后的细节，并结合各项民调得出趋势，更有助于确定公众舆论的走向。

昨晚的Newshub-Reid Research最新民调显示，国家党和行动党可以轻松组阁，而工党的一系列丑闻却使其支持率陷入了螺旋式的下滑。

在最新民调中，工党的支持率为32.3%，下降了3.6%，国家党的支持率上升了1.3%至36.6%。

如果把最新民调结果转化为国会席位。工党将获得42席，绿党将获得12席，加起来仅有54席，即便再加上毛利党的3席，也无法联合组阁。

然而，国家党可获得47席，行动党可获得16席，加起来共有63席，能够轻松执政。

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