1F→ : 超過10萬人 1068有效樣本 抽樣誤差正負3.0 10/22 16:23
2F推 : 同感 10/22 16:25
3F→ : 所以對於全國性民意...1068代表性沒什麼問題 10/22 16:26
這就回到我第一段說的。
母體、題目、支持者是否願意表態，
另外美國的民調我看到很多都是只做八百份而已，
看到最後你根本不知道贏的有多少是加州的。
所以我才說民調看趨勢就好。
4F推 : 推，民調要調整數字真的很簡單，題目、取樣；機構效應等 10/22 16:28
還有最後的大絕招：加權調整。
你看國民黨都能做出加權之後他們領先的民調了。
因為你這一千人不可能剛好調查到各年齡層、各學歷什麼的、各州選民之類的，
所以事後都會「微調」。
※ 編輯: opthr1215 (59.124.123.241 臺灣), 10/22/2020 16:31:01
5F推 : 不用看了啦，拜登涼了，文件出來了 10/22 16:30
6F推 : 同感 那些一直討論民調的我覺得沒幾個懂統計分析 10/22 16:32
7F推 : 上次19年補選就一堆民調歪掉了 10/22 16:36
8F→ : 根本只是泛綠因為18年大敗不表態而已 10/22 16:36
9F→ : 其實統計要準 不外乎母體的選擇不能偏差和樣本數要夠 10/22 16:38
10F→ : 大 美國不少民調都是800-1000 反應一個小市或郡可能可 10/22 16:38
11F→ : 以 但是像佛州可投票人口跟台灣可投票人口差不多 如果 10/22 16:38
12F→ : 1000都在苗栗.台東.南投.新竹縣.花蓮 那我看dpp躺在地 10/22 16:38
13F→ : 上了 10/22 16:38
14F推 : 在美國作真的民調貴死 10/22 16:40
15F推 : 還有拒答率也出奇的高 10/22 16:42
16F推 : 而且做抽樣還是會有誤差 沒有夠多的檢測次數搭配趨勢 10/22 16:43
17F→ : 的話 都沒有可看性 10/22 16:43
18F→ : 樓上 沒錯 其實訪問還有無效問卷的挑剔以及拒訪率都要 10/22 16:45
19F→ : 揭露 不然就只是數字 沒什麼意義 10/22 16:45
20F推 : 怪不然之前會看到表態率那麼高…… 10/22 16:46
21F→ : 應該說呈現的特地陣營加總起來的比率很高… 10/22 16:48
22F推 : 以美國投票率來看 這表態率 呵呵 10/22 16:49
23F推 : 我覺得范琪斐這片分析得不錯 大家可以參考看看 10/22 16:51
25F→ : 3分30秒開始 10/22 16:51
26F推 : 前幾天聽到母體4成民主黨3成共和黨 10/22 16:59
27F推 : 而且這些民調大多也是要嘛電話民調要嘛網路民調 目前 10/22 17:01
28F→ : 沒看到有一個民調是考慮到不同媒體的受眾階層不同去 10/22 17:02
29F→ : 作調整或校準的 網路民調尤其可信度低 10/22 17:02
30F→ : 全國民調加減看 搖擺州要兼參考早期投票 10/22 17:40
31F推 : 抽樣數過少 那麼各家自己以及不同家應該差距很大 10/22 18:00
32F→ : 結果都差不多 總會一百家民調都打一樣的電話號碼吧 10/22 18:01
33F推 : 樓上可以去了解一下系統性偏誤 10/22 18:32
34F→ : 1.基本統計學概念，準確度跟母體大小無關，不管幾個人的 10/22 21:11
35F→ : 國家，隨機抽樣一樣的樣本數，準確度都是一樣的；就算是 10/22 21:11
36F→ : 為人詬病的2016美國民調，選前也反映了正確的趨勢。 10/22 21:11
37F→ : 2.民調確實有其限制，很多人為調整的因素在內，這次選舉 10/22 21:11
38F→ : 大部分民調公司已經有改善上次對低學歷白人加權不足的問 10/22 21:11
39F→ : 題，不過川普個人魅力下的潛在影響力永遠是難以評估的。 10/22 21:11
40F→ : 美國太大,母體本身是有區域性質差異的 10/22 21:48
41F推 : 而且民調回應率只有2%1%，我是看某C級民調放出來的資料 10/22 23:14