Re: [新聞] 柯P遭疑民調加權才贏侯友宜 柯辦反擊了!
※ 引述《Homura (德意志國防貓)》之銘言:
: 我們以黃揚明提供的
: 求真民調的資料來舉例
我也對加權很奇妙,所以我直接拿程式模擬誤差範圍
首先我定義誤差範圍如下
假設20~25歲的人群百分比是20%
這次抽1000人,理論上應該要有200人
實際上這次民調在20~25%的人有210人
誤差則為 絕對值(210-200)/200 = 5%
最大誤差範圍則為該次民調中各分組誤差範圍最大組別
首先我用一次民調抽9000人,進行10000次民調,得到結論是
最大誤差範圍5%以內,共占有21.77%
最大誤差範圍5~10%以內,共占有74.46%
最大誤差範圍10~15%以內,共占有3.71%
最大誤差範圍15~20%以內,共占有0.05%
最大誤差範圍20~25%以內,共占有0.0%
最大誤差範圍超過25%,共占有0.0%
接下來我用一次民調抽3000人,進行10000次民調,得到結論是
最大誤差範圍5%以內,共占有0.62%
最大誤差範圍5~10%以內,共占有37.92%
最大誤差範圍10~15%以內,共占有49.78%
最大誤差範圍15~20%以內,共占有10.63%
最大誤差範圍20~25%以內,共占有1.01%
最大誤差範圍超過25%,共占有0.03%
最後我用一次民調抽1000人,進行10000次民調,得到結論是
最大誤差範圍5%以內,共占有0.01%
最大誤差範圍5~10%以內,共占有1.76%
最大誤差範圍10~15%以內,共占有20.04%
最大誤差範圍15~20%以內,共占有35.97%
最大誤差範圍20~25%以內,共占有26.3%
最大誤差範圍超過25%,共占有15.91%
所以我的結論如下
如果用9000人來比民調,96%的機率誤差範圍在10%以內
所以加權範圍不應該超過10%才對
如果用3000人比民調
最有可能的最大誤差範圍是10%~15%之間,所以加權範圍不應該超過15%
至於用1000人比民調
最有可能的誤差範圍是15~20%,而且標準差極大
這時候才有加權的必要
程式碼如下,請用python開啟
import random
抽多少人 = 1000 # 預設一次抽9000人來比民調
總共進行幾次民調 = 10000
台灣人口分布 = {
"20~24": 1345864,
"25~29": 1591927,
"30~34": 1589933,
"35~39": 1672483,
"40~44": 2009683,
"45~49": 1827312,
"50~54": 1770183,
"55~59": 1782312,
"60~64": 1715580,
"65~69": 1489738,
"70~74": 1115706,
# "75~79": 593730,
# "80~84": 468252,
# "85~89": 262833,
# "90~94": 119210,
# "95~99": 31423,
# "100+": 4901,
}
台灣總人口 = 0
for i in 台灣人口分布:
台灣總人口 = 台灣總人口 + 台灣人口分布[i]
誤差絕對值 = {"3%以內": 0, "3%~6%": 0, "6%~9%": 0, "9%~12%": 0, "超過12%": 0}
def 預期每個組別應該有多少人(抽多少人):
result = {}
for i in 台灣人口分布:
result[i] = 抽多少人 * (台灣人口分布[i] / 台灣總人口)
return result
def 抽人口確定是哪個組別():
分組在哪裡 = ""
random_number = random.randint(1, 台灣總人口)
for i in 台灣人口分布:
random_number = random_number - 台灣人口分布[i]
if random_number <= 0:
分組在哪裡 = i
break
return 分組在哪裡
def 開始抽人口(抽幾次):
抽完的人口組別 = {}
for i in range(1, 抽幾次):
開始抽籤 = 抽人口確定是哪個組別()
if 開始抽籤 not in 抽完的人口組別:
抽完的人口組別[開始抽籤] = 1
else:
抽完的人口組別[開始抽籤] = 抽完的人口組別[開始抽籤] + 1
最大誤差值 = 0
for i in 抽完的人口組別:
誤差百分比 = abs(100 * (預期每個組別應該有多少人(抽幾次)[i] - 抽完的人口組別[i]) / 預期每個組別應該有多少人(抽幾次)[i])
# print(誤差百分比)
if 誤差百分比 >= 最大誤差值:
最大誤差值 = 誤差百分比
return 最大誤差值
# print(開始抽人口(9000))
誤差值範圍 = {
"5%以內": 0,
"5~10%以內": 0,
"10~15%以內": 0,
"15~20%以內": 0,
"20~25%以內": 0,
"超過25%": 0,
}
for i in range(1, 總共進行幾次民調):
開始抽人 = 開始抽人口(抽多少人)
if 開始抽人 < 5:
誤差值範圍["5%以內"] = 誤差值範圍["5%以內"] + 1
elif 開始抽人 >= 5 and 開始抽人 < 10:
誤差值範圍["5~10%以內"] = 誤差值範圍["5~10%以內"] + 1
elif 開始抽人 >= 10 and 開始抽人 < 15:
誤差值範圍["10~15%以內"] = 誤差值範圍["10~15%以內"] + 1
elif 開始抽人 >= 15 and 開始抽人 < 20:
誤差值範圍["15~20%以內"] = 誤差值範圍["15~20%以內"] + 1
elif 開始抽人 >= 20 and 開始抽人 < 25:
誤差值範圍["20~25%以內"] = 誤差值範圍["20~25%以內"] + 1
else:
誤差值範圍["超過25%"] = 誤差值範圍["超過25%"] + 1
for i in 誤差值範圍:
print(f"最大誤差範圍{i},共占有{100*誤差值範圍[i]/總共進行幾次民調}%")
: 四腳督市話加權前
: 賴清德 748 35.47%
: 侯友宜 535 25.37%
: 柯文哲 230 10.91%
: 郭台銘 125 5.93%
: 市話單獨加權後
: 賴清德 685 32.49%
: 侯友宜 433 20.52%
: 柯文哲 382 18.12%
: 郭台銘 163 7.74%
: 四腳督手機加權前
: 賴清德 239 26.21%
: 侯友宜 143 15.68%
: 柯文哲 305 33.44%
: 郭台銘 87 9.54%
: 手機單獨加權後
: 賴清德 251 27.52%
: 侯友宜 150 16.46%
: 柯文哲 257 28.21%
: 郭台銘 85 9.27%
: 市話手機合併加權後
: 賴清德 887 29.35%
: 侯友宜 513 16.98%
: 柯文哲 758 25.09%
: 郭台銘 255 8.44%
: 原始資料侯的市話+手機是678、22.44%
: 柯文哲是535、17.71%
: 經過柯學加權後
: 侯友宜變成513、16.98%
: 柯文哲則是758、25.09%
: 有人可以解惑一下
: 為何柯文哲市話加權特別高?(230→382)
: 然後侯從原本的+143變成-245
: 一來一往落差將近400
: 加權的依據是?
--
問題就在市話/手機抽樣的母體和人口
分布不同,所以才需要加權。前提錯了
計算過程就沒有意義了。
你這個有點類似跑賭馬程式 算機率
民調有Paper根據母體跟抽樣子體做比例的
會根據你隨機的抽樣跑第一次民調
然後才根據母體跟子體的差異程度
再做調整
所以之前金小刀PO的那個PAPER
有說比較好的比例是怎樣的
但是那個可能也有國情問題
4
陳智菡強調,純市話也會加權,原始調查資料不可能直接符合台灣年齡分布、性別、戶籍 、教育程度四項結構,所以不管是網路問卷、市內電話、手機電話、手機簡訊,通通都 ?: 要將原始樣本加權調整至符合上述四項結構的比例。 這句話是對的..但盲點在 4天內打了3000份,,包含手機+市話 1.500手機加500市話 可不是直接合併就加權 還要看裏面有多少人只用手機72
我們以黃揚明提供的 求真民調的資料來舉例 四腳督市話加權前 賴清德 748 35.47% 侯友宜 535 25.37%9
現實上 每家民調都有加權 柯P算是第一個大方把加權前後的數字秀出來的 所以酸啥科學民調就算了 除非每家都秀出原始和結果,才能笑柯P這個是科學民ㄊㄧㄠˊ 而且真要真要科學民ㄊㄧㄠˊ17
這邊柯文哲加了8% 這是族群偏差的原因 調查出來的結果會依族群比例回歸母數 用個簡單的舉例方式好了 20~40歲 40~60歲 60歲以上2
就是市話年輕票加權啊, 你要在這種市話越來越少人裝的時代, 找到人接市話,又剛好是年輕人機率很低, 問接到且願意進行民調,自然要加權多一點, 因為這個年輕選民的投票意願肯定也很高。2
美麗島的調查方式如下 樣本代表性與加權:採用「比例估計法」 (raking ratio estimation),本次調查的母 群體參數是依內政部公布2023年9月民眾性別、戶籍、年齡資料,與2022年12月民眾教育 程度等特徵,逐項重複進行連續性修正,使得樣本特徵與母群體結構一致(達統計檢定顯5
推 patiger: 簡單來說,市話抽樣2000筆,手機抽樣100 223.138.72.36 11/09 15:15 → patiger: 0筆,樣本合計3000筆來說 223.138.72.36 11/09 15:15 → patiger: 但是認為這樣不公平 223.138.72.36 11/09 15:15 → patiger: 最後再調整成樣本合計3000筆是沒錯,但 223.138.72.36 11/09 15:15 → patiger: 是市話跟手機樣本數調整成各1500筆3
是說柯文哲當初創立民眾黨,就是秉持"垃圾不分藍綠"。 現在要弄藍白合,還真以為是算算數,藍白相加完,選民都不會有人跑票喔? 再來大家一直把焦點放在總統的民調,要不要比一下民眾黨/國民黨區域立委的民調啊? 如果藍白真的合的了,是藍或白的立委候選人要退,也是要好好喬的啊。 個人認為,柯文哲、侯友宜和朱立倫,就只是戲演給各自支持者看,都是對方在機掰,
爆
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63
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