關於 隨機抽樣三種方法 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

➥【已經接種疫苗的人如何傳播 Delta變種病毒？】
之前科學家認為，接種疫苗可以減少 SARS-CoV-2 病毒的傳播。但是Delta變種病毒在 4月至5月以驚人的速度席捲印度後，來自不同國家的報告似乎證實了科學家們所擔心的：Delta變種病毒在接種疫苗的人群中比其他變種冠狀病毒更容易發生「突破性感染」並造成傳播。
　
美國、英國和新加坡的 COVID-19 檢測數據發現，有接種疫苗與未接種疫苗的人感染Delta SARS-CoV-2後鼻子中攜帶的病毒量一樣多。這意味著，儘管疫苗能提供保護力，但是一部分接種疫苗的人仍然可以傳染Delta病毒。
　
威斯康辛大學麥迪遜分校的病毒學家戴維·奧康納 (David O'Connor) 說：「攜帶 Delta 病毒並碰巧發生‘突破性’感染的人可能攜帶這些病毒的數量非常高，並在不知不覺中將病毒傳播給他人。」 研究人員強調，COVID-19 疫苗可預防嚴重疾病和死亡，但數據顯示「接種疫苗的人仍需要採取防護措施」。
　
■ 傳播性
奧康納和同事們調查了6 和7月威斯康辛州的感染情況。該團隊使用PCR方法來估計鼻腔樣本中的病毒量。經由獲得信號所需的周期數—即Ct值—代表樣本中病毒濃度。樣本的Ct越低，表示存在的病毒遺傳物質越多。在8月11日發表在medRxiv上的一項預印本研究中，研究人員比較了6月29日至7月31日期間719人鼻腔檢體的Ct值。
　
在此期間，他們所定序的122個冠狀病毒樣本中90%都是Delta變種病毒。在311名已經接種疫苗，且SARS-CoV-2檢測呈陽性的人中，大多數人的Ct值小於25，這是研究人員預期會有感染性的病毒量。為了證實這一點，研究小組從接種疫苗和未接種疫苗的人群中培養了55個Ct值小於25的樣本，幾乎每一個都檢測到了具感染性的病毒。大多數未接種疫苗的人群的Ct值也都小於25。
　
「接種疫苗的人確實可能會傳播病毒。但我們還不知道他們在整體社區傳播中的角色是什麼」
　
同時間，來自麻州普羅威斯頓的數據有類似的發現。美國疾病控制與預防中心 (CDC) 8月的一份報告顯示，在海灘小鎮舉行大型聚會後，469例新的COVID-19 病例中近四分之三的人已經接種疫苗。接種疫苗和未接種疫苗的人群的Ct值相對較低，顯示病毒量較高。並且在定序的133個樣本中，90%是Delta變種病毒。這一發現促使CDC在7月27日更新其防疫指引，再次建議高傳播地區的人們在室內需要戴口罩。
　
■ 生物學
自2021年3月以來，德州休斯敦衛理公會醫院的一個團隊一直在對醫院中幾乎所有COVID-19病例的SARS-CoV-2病毒進行定序。結果發現，大約17%的Delta感染病例發生在接種疫苗的人群中，Delta 變種病毒感染的患者在醫院的住院時間也比感染其他變種病毒的人略長。分子病理學家兼醫院分子和疾病研究中心主任 James Musser 說「感染的生物學可能略有不同」。他的團隊也發現接種疫苗和未接種疫苗的人的Ct值相似。
　
然而，新加坡的研究人員追踪了接種疫苗和未接種疫苗的人，感染後每天的病毒量。他們表示，接種疫苗的人有傳染性的時間比較短。在感染的第一周，兩組的Delta病毒量相似，但接種疫苗的人第7天之後病毒量會迅速下降。因為Delta病毒在發病第一周內出現的高病毒量，所以無論疫苗接種情況如何，口罩和手部衛生等可以減少病毒傳播的措施對每個人都很重要。
　
一項對Delta傳播的大規模分析來自英國 REACT-1計畫，該計畫由倫敦帝國理工學院的一個團隊領導。研究人員每隔幾週對超過10萬名英國志願者進行測試。5月開始當Delta迅速取代其他變種病毒成為主要流行株時，該團隊對所收到的樣本分析Ct值。結果發現，在檢測呈陽性的人群中，接種疫苗的人平均病毒量低於未接種疫苗的人。研究人員認為，這些結果與其他病毒量的研究不同，因為這項研究隨機抽樣了人群，包括那些無症狀的感染者。
　
帝國理工學院的流行病學家Elliott說，「這些發現，以及尚未完整接受疫苗的年輕人的病例增加，強調了二劑疫苗接種的有效性」。「盡可能讓更多的人接受兩劑疫苗接種真的非常、非常重要，尤其是那些年輕族群，越快越好」。
...完整轉譯文章，詳連結：http://forum.nhri.org.tw/covid19/virus/j_translate/j2703/ ( 財團法人國家衛生研究院 齊嘉鈺醫師摘要整理)
　　
📋 Nature - 2021-08-12
How do vaccinated people spread Delta? What the science says
■ Author：Nidhi Subbaraman
■ Link：https://www.nature.com/articles/d41586-021-02187-1
　　
〈 國家衛生研究院-論壇 〉
➥ COVID-19學術資源-轉譯文章 - 2021/09/07
衛生福利部
疾病管制署 - 1922防疫達人
疾病管制署
　
財團法人國家衛生研究院

隨機抽樣技術用於從設施、財產和項目經理收集數據。數據採用問卷調查法收集，採用SPSS V 24軟體進行分析，採用均分法和因子分析法。研究發現，開發智慧建築作為預防冠狀病毒的機制，具有很高的前景。智慧建築維護管理面臨的主要挑戰，是維護成本、居住者行為和維護策略。

該研究建議居住者，必須參與智慧建築的維護管理策略。該研究為創建一種透過施工管理，減少冠狀病毒傳播的創新方法提供了路線圖…

［沒有誰比誰高貴］（六之五）

反修例運動此前多場審訊，不論是襲警、藏武器、暴動案，在法庭裡的檢視方法，採取視覺較微觀。示威者在這條街被捕，隔一條街發生的事，不會視為相關。時間上檢視也收得狹窄，例如7.21元朗襲擊，或831太子站事件，示威者受事件影響之後上街，法庭不會視為有參考價值（relevant）.

然而國安法第一審，唐英傑開電單車涉衝向警察防線，車上插了「光復香港。時代革命」旗幟，案件搬到法庭，被提升到「恐怖活動」「煽動他人分裂國家」層次。

法庭對刑事案件審訊，多檢視可觸摸之物，如翻看閉路電視、檢視直播片段、化驗被告背包或手袋的物件。

但驗視一句話的意義，用甚麼方法，拉闊到歷史何年何月，翻查幾多本字典，還是要揭開人腦看看人的思想？

早幾天，辯方專家證人，港大學者李詠怡當被控方逼問舉殖民旗的人心裡想甚麼，梁天琦設計口號的心底意思。Eliza一度在庭上表示：「我沒法子有讀心術　（I am not a mindreader）.」

如何去讀一場社會運動的集體心理？社會學家，明顯和法律專家有不同看法。

這天，彭寶琴法官問及Francis，他如何理解「反修例運動的時間線(timeline)」。作為專研社運的學者，Francis認為運動由2019年6月9日開始，延續至大約2020年中，但難說某一日正式結束。彭官反問：「逃犯條例不是撤回了嗎？在2019年9月條例撤回後，李教授你仍然覺得運動繼續下去？」Francis說是。

彭官亦問Francis，「你在問卷中問示威者，那一個口號有代表性，但每一個集會不是有主辦單位嗎？大會不是有他們的主題？」（亦即民間所謂的大台）

Francis回應道，每次遊行雖有個別主題，但整場大型反修例運動不只是個別遊行。「例如人們最初對『齊上齊落』口號感到有共鳴，因為此口號表達了整場運動裡，示威者感到的團結精神和聯繫感(togetherness)。很多時候，口號不是直接與政策訴求有關，而是表達示威者的情感和感受。」

這天，辯方專家證人，中大新傳學院教授李立峯Francis進入第二天作供。高個子的他，頭髮長及頸，穿了淺灰色西裝外套，外套布料質地有反光效果，西裝上的縐紋特別顯眼。他出現在證人枱時，拿着橙色的布袋，把厚厚的文件塞在布袋內，擱在證人枱。

Francis喜歡把手踭擱在枱上，竪起前臂，長長的手指揮舞着，談起他熱愛的社科方法論，語速越說越快，微微地左右搖動帶輪辦公室椅子。法官不只一次請他說慢一點。

有些時候，三位法官們發問的問題，比雙方大狀們更多。

Francis說，曾向全香港市民抽樣撥打電話作民意調查。為了要有隨機性，撥打住戶家居電話時，會向聽電話的人問，若家居住戶多於一人，那一位同住者的生日日期較接近，則邀請該人來回答民調。

唯一的男法官陳嘉信，手指之間常夾着筆，雙眉上下舞動，立即發問：「為何打電話去家居要這樣問，而手機則不用問？」

Francis解答道：「在外國，曾有研究發現，在家庭中負責接電話的人，永遠都是家庭主婦。」法官杜麗冰聽到後，臉上綻放出會心微笑，更向陳官互相交換笑容。Francis續說：「又或者是年輕人搶着電話聽，這樣，民調做出來就會有偏差。」

另一個社會學方法論的提問，也是由陳嘉信法官追問出來的。Francis團隊亦曾於廿多場遊行或集會活動中做現場調查。調查員會被分派在集會或遊行現場，邀請參加者填問卷。

但隨着運動變得更流水式，出現更多變數，甚至出現衝突。為了保護調查員安全，例如7.27元朗遊行，他們會派出少量資深調查員到現場，派發含有QR Code的單張，示威者可以事後上網填寫。

無論是代表控方的周天行檢控專員，抑或法官都問Francis，讓人拿單張回去跟QR Code填問卷，怎樣肯定填的人真是去過現場？

陳嘉信法官問：「你說，填問卷的人很熱心，你怎知他們會不會『熱心』過頭，上網虛構答案？」他雙手在空中比劃着括號，把「熱心」二字強調。

Francis說，他們巧妙地在網上問卷中加入了一條題目：「這天在那一個示威地點加入隊伍」，亦有一個選項是：「我今天沒有參加遊行」。填表者並不知道，研究員會剔走沒參加遊行的人的意見。

「他們填的時候，不知道這條題目若答了，其實篩走了自己，最終我們便可以只分析參加過示威的人的數據。」三法官聽罷，明白學者一早想到這些漏洞，點頭表示明白。

法庭裡，尋找「光時」意義之旅，控辯雙方均花心力指斥對方研究方法有漏洞。

代表律政司的署理刑事檢控專員周天行，嘗試從Francis的研究裡，找尋不足之處。Francis和團隊以5種研究方法：全港性電話民意調查、示威現場問卷調查、焦點小組、連登討論區大數據分析、公共討論分析（時評人在傳媒的言論），多管齊下來理解社會運動中口號的意義。

周專員指，調查大部分於2020年初之前進行，而本案發生的日子（2020年7月1日）之前一段時間，即2020年2月至7月，Francis沒有相關研究。周專員問：「沒有任何事阻止你進行更多研究吧。」

Francis指，當他自己知道要做專家證人時，已是2021年4月底，時光追不回了。「我不能坐時光機回到過去(I cannot travel back in time to do it.) 周專員堅持追問，可以做電話民調呀。此時陳嘉信法官插嘴表達其看法：「即係你叫李教授在2021年問番啲人9個月前在想甚麼?」

Francis望着陳官說：「你說的我認同，即使可以問，搜集回來的數據也不會可信。問人今日在想甚麼會較可信，你問人一年前想甚麼，可信性甚低。」

周專員轉以「以子之矛」嘗試再去進攻。「你曾說過口號的意義會隨時間改變，你在案發前一段相關時間，無研究喎。」Francis再解釋，除非遇到重大事件，口號的意思隨時間改變，基本上是以年計，或以十年計，「口號意義改變，並非分分秒秒在變動」。

Francis在庭上首次披露，他團隊進行的「連登討論區」大數據研究，份量之浩瀚，他和團隊從連登「時事台」從2019年6月到8月21日的討論帖子及回應留言，涉及2千5百萬個，電腦檔案足有38GB。

周專員從枱底拿出幾疊白紙，原來他的團隊從連登討論區，人手萃取了一些帖文，叫Francis即場示範如何做Coding (編碼)工作。

西裝骨骨的Francis翻閱着文件，開始說：「呢位網民【四葉妹妹】有提及過「光復香港。時代革命」沒提及「港獨」及「五大訴求」，可算為「1, 1, 0, 0」; 網民【英國男孩】完全沒提，電腦會記為「0, 0, 0, 0」；這位【草尼馬仔】貼了光時旗的照片，不含文字留言，我們技術上沒法認出。但不改變們這個整個研究方法的合理性」。在嚴肅法庭，聽到鬼馬的網名，旁聽者都忍不住笑了出來。

控辯雙方過招，誰的「方法和總結」算是合理，光時究竟意義何在，是否違犯國案法？

Francis今天較完整披露他的看法。他認為，控方專家劉智鵬教授，以歷史及語言學角度去看「光時」這口號的意思，作出一個聲稱，就是「『光復香港。時代革命』這口號，只有唯一一個解讀，並為所有人共知」，「但我認為劉教授沒有提供充足證據去證明這個聲稱」。

Francis解釋，劉教授報告中用了「necessarily」一字，即口號詮釋的唯一可能「必然」是這樣，這是Francis自己認為需要用多種社科方法驗證的假設。

口號究竟是由喊的人那端衍生意思，還是從接收者那邊決定意思？

陳法官指，他理解控方劉專家報告中指的是，「喊口號的人懷有分裂國家意圖和目的」。但Francis卻說，喊口號基本上是一個「傳播行為」，不只是一個人單方面「個人表達」那麼簡單。

一個口號喊出來，是由嗌的人承擔意義發送者責任，還是接收的人也有份貢獻意義？如此哲學性問題，在法庭的空氣裡交鋒。

Francis又像在講課一樣，「作為傳播學者，我認為，喊口號是一個溝通行為，不只是一種自我表達。我嗌一個口號，會考慮接收者如何理解。」

小個子的法官杜麗冰，左手手指戴了綠寶石戒指，她一邊說話一邊以手部語言輔助她的比喻：「好像我跟一百個人說，我喜歡西瓜，有人會覺得我愛吃紅色的生果，另一個人覺得我愛吃綠色皮的水果。我發送一個訊息，但別人接收不同。」

Francis補充：「不止這樣，說話的人會小心用字。例如有一句句子意義明確，另一句句子的意義含糊，如果我要表達自己，減少誤會，我會選較明確的那句。」陳官提出，智力不同的人也會用字不同。

Francis反駁：「不只，也看大家出身甚麼背景，像你們法庭背景的人理解『引導性問題』(leading question)和我們社科人便不同，不只是智力差異的問題。」聽到這句話，杜官和陳官都作深思狀。

控方曾挑戰，指若文字意義多樣，人們便沒辦法溝通。Francis在此反駁：「劉教授說，人們會跟社會慣例(convention)去用字，但問題是，社會有很多慣例。文字使用很複雜，也有修辭學(rhetoric)作為一種慣例。劉教授把語言意義解得太過死板（too rigid），語言意義多樣，修辭令人們變通調適，否則世界便沒有創意寫作了（creative writing）。」

控方周專員指出，劉教授也有其「證據」，就是警方跟據示威錄影片段，數算有多少次出現「光時口號」，而這口號與「顛覆元素」如港獨訴求、暴力行為同時出現。Francis反駁，這數據只在「點算上」可靠，但兩件事同時出現(co-appearance)，並不等於有關。

Francis用一個生活化的例子，說明兩種同時出現的東西，無必然關係。「在大學，學生在班房可以自由入座，兩個大學生每次課堂都一起坐，可以解讀為他們是朋友；但在中學，課室座位是被編排的，兩個中學生常並排而坐，只能說他們是一起坐。」

然後，Francis就望着控辯雙方大狀的方向：「就像在這個法庭，李先生和周先生也一起坐，要考慮這是個法庭場景。」眾笑。

至於示威場景，有其特性，Francis解釋：「好像每年香港七一遊行，於同一個示威裡出現的團體，訴求可以不共容。如性小眾、勞工及外傭團體也會各自有訴求。」

即使大型示威有一些共同訴求，各人理解也有差異。Francis指，他有研究2014雨傘運動，其口號為「我要真普選」，「但落實到具體解釋，甚麼是『真』的普選？『真』字既開放又抽象，讓人各自己想象。」

文字容易於不同場景被誤解，Francis特別澄清了一個可能的誤會。焦點小組討論的指引中，研究員需要留意討論覆蓋不同範疇。其中一個範圍呈在法庭文件中，寫道：「社會運動意識形態和激進化(social movement ideology and movement radicalization」。

Francis特別澄清「激進」二字的在的學術意思：「激進化，在研究社運學術世界裡，意思是與社會常態的距離（deviation from social norm ），涉及更重大改變的意思，並沒有『好與壞』的評價。」

「好像反修例運動最初，有人要求『成立獨立調查委員會』，這訴求較溫和，因為過去香港也曾成立過，相比起來，『解散警隊』這口號則較激進」。陳官補充：「即是要求更徹底的社會改變。」

陳官亦引述文件中的資料，好奇地向Francis查問：「為何你認為『光復香港。時代革命』比『五大訴求』更激進呢？」Francis解釋：「修辭學上，『革命』比『訴求』所涉及的改變，幅度更大，這是明顯的。」

在香港的刑事審訊上，「不爭辯事實、客觀存在」是常用術語，去指控一個人做了一件事，作為刑事案的入罪條件。然而一支旗，一句口號，如何建基於事實，使用這種法律語言，又出現了奇特的交雜和火花：

周專員指出，警察報告中點算示威口號出現次數是「客觀、不爭辯的事實」。

Francis反駁道：「你們只是提供了口號在示威現場，曾出現過的這個事實。」

周進逼：「你們只是倚賴別人的意見。」

Francis：「我們紀錄了人們表達意見的這個事實。我們分析的文章、人們論述過這些意見，都是一種『社會現實』（social facts）」

周再問：「你是否同意，劉智鵬教授報告裡，他對光時口號的解釋，是對的(correct)？」

詮譯變成了對和錯，二元對立，二選一，社科學者抗議了。

Francis：「我們的總結是，口號是開放的，抽象的，不只一個解釋，每人有每人的論述。我不會評價一個時評家對口號的解釋，正如我不會評價焦點小組裡一個平凡人的解讀。(I wouldn’t judge)我不會說，這個人的解讀是正確，這只是他自己的說話　(I wouldn’t say if this guy is correct, it is his own articulation)。」

周不放棄：「你不會異議，若我說劉智鵬教授的解讀是對的。」

Francis斬釘截鐵回應：「我會異議，問題並不在對與錯」。

杜麗冰法官嘗試插話，問Francis：「你會否覺得劉教授可以作這樣的解釋，即使你不贊同其解讀？」

Francis說：「我個人不會對口號作這樣的詮釋。劉智鵬教授的詮譯，只是『其中一個詮釋』。其解讀的地位沒有特別高，也沒有特別低。相比起某一個時事評論員，或者我們焦點小組的某一個參與者。」

周天行在盤問到最後，拋出了這個問題：「我說，我方對口號的理解方法(approach)更可靠。」

Francis噗哧笑了，全場亦爆出陣陣笑聲：「哈哈，肯定不是。警察在『點算口號』上或許是可靠，但我挑戰警察報告中『對數據的理解』，當口號與顛覆元素共同於示威場合出現，根本不是支持口號有顛覆意義的證據。我對警察報告是完全不贊同。」

此時，周天行專員彎腰，跟坐在他旁的同事耳語了逾三十秒。

周專員回過頭，橫空拋出這句話：「我向你指出，你的報告不可靠，不相關。」

Francis咬字清晰，語氣肯定回應：「我的報告，既可靠，合乎標準，亦相關。」

誰的解讀更有權威？控方專家認為喊口號的人必然意圖顛覆；辯方則指出，口號是開放和曖昩的，任何人的解讀，都沒有比另一個人的解讀更有權威。

一支旗，八個字，意義之爭，連繫着多位國安法被告的命運。

國安第一被告唐英傑，身型壯碩，年輕的他坐在犯人欄，由幾個懲教署職員押送。

唐的學歷不算高，是一位日本餐廳的厨師，然而穿着深色西服的他，還押了一年後，出席他自己的審訊，連日聽學者解讀他舉過的一支旗，都堅持翻閱着厚厚的法律文件，專心地聽着耳機，坐在他旁邊隔了犯人欄的翻譯先生，即時以廣東話傳譯。

「Rhetoric….修辭學」英語對話，小聲的廣東話，在法庭後方響起了，兩條聲道有些重疊。

幾名穿墨綠色制服的懲教署職員， 和唐一起坐在寬闊的犯人欄內。懲教職員的身體，慢慢挪移越近唐的方向，他們偶爾也竪起耳朵，跟進學者們的辯論進程。連穿着保安制服的叔叔，都聽得懂英語，都留意到辯論擦出火花，露出驚訝的表情。

八個字，有罪還是無罪，全城關注。誰的解讀更高貴？

時鐘已到下午四時半，明天Francis繼續作供。

＊＊＊
國安法首審專家證人系列（六之一）：［Regime & Redeem］
7月2日控方專家劉智鵬作供
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國安法首審專家證人系列（六之二）：［Just Do it］
7月9日辯方專家李詠怡作供
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國安法首審專家證人系列（六之三）：［過去與未來］
7月12日辯方專家李詠怡作供
https://www.facebook.com/wwviviantam/photos/a.1435553239866430/4237523026336090/

國安法首審專家證人系列（六之四）：［知行合一］
7月13日辯方專家李詠怡及李立峯作供
https://www.facebook.com/wwviviantam/photos/a.1435553239866430/4240215429400183/

國安法首審專家證人系列（六之五）：［沒有誰比誰高貴］
7月14日辯方專家李立峯作供
https://www.facebook.com/wwviviantam/photos/a.1435553239866430/4243328702422189/

國安法首審專家證人系列（六之六）：［選櫻桃的人］
7月15日辯方專家李立峯作供
https://www.facebook.com/wwviviantam/photos/a.1435553239866430/4245860505502342/

（圖為辯方專家證人中大新傳學院教授李立峯離開高等法院）

用民調判別民意走向，才能有正確的選舉方式。從科學角度，探究民意，才能夠掌握民意。

藍營每次都無法掌握民意，甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術，最後不但大敗，而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢!

請大家仔細思考吧。


民調以一個社會科學來講
它的科學性在哪裡
為什麼現在我們會說
民進黨現在執政幾乎完全看民調來做事
當初你是怎麼樣接觸民調
民調 因為我念政治系
那我是1975年念政治系
正好是美國行為主義的革命
民調其實就是
可以這麼講就是近百年社會及行為科學的結晶
因為我當時在念大學的階段
正好接觸到這一個行為主義革命
我非常投入到這個裡面
因為一般對政治學的了解都是傳統政治學 對啊
我們講的政治學是科學政治學
也就是說是政治科學
Political science
就量化的研究方面最出名的那當然就是
我們講說政治態度與行為的研究
以前我們不叫民調
民調比較像說是市調啊民調這些東西
不過無論如何
我講比較簡單一點
民調作為一個科學它的根據是在於說
它有嚴謹的統計學的基礎
然後有嚴謹的社會科學研究法的這些測量方法
那麼結合起來
然後再加上這個心理學
社會心理學 人類學等等等等
這些所謂其實是一個科技整合的東西
民調作為一個目前這個
了解一般社會大眾的政治態度和行為
做一個科學工具來講那是非常成熟的
董事長我可不可以問一下
因為你知道我們學電機的時候
物理有一個叫海森堡測不準原理
行為科學呢在調查方面
有沒有類似這樣狀況
因為我先講我見過很多很惡質的民調方法
他根本沒做民調
他就是打給你
我告訴你喔 這個我們今天要做個民調
但我告訴你朱學恒是一個徹頭徹尾的人渣
請問你支不支持人渣來選立委
像這樣子的干擾行為
在民意調查裡面
這個董事長是專家你要怎麼去隔離
isolate這一類的變數
而不會導致民調變成是誰做就可以操縱
我題目設計就可以操作 這要怎麼辦呢
我跟你講這很簡單
如果是蓄意要做假民調
那種就沒有什麼科學的可談
它不是科學 不是科學
所以假民調或劣質民調是很多的到處都是
如果你要講說憑什麼我要講我們這個是真正的民調
民調的過程裡面也會碰到很多
有些人故意惡作不表示真實態度
對不對 對
可是我用一個簡單的理論講
你可能也聽過大數法則
所謂的大數法則簡單講就是說
當你的樣本足夠大的時候
你的樣本所得到的一些估計值
比如說平均數
它會跟跟母體平均數會幾乎完全一致
那如果你的樣本夠大怎麼樣叫夠大呢
以目前來講其實100個樣本都相當大
100個就夠大啦
那我們都要求1000個以上的樣本數
比方說在我們說在百分之九十五信心水準的情況底下
我們希望因為任何調查都會有誤差
我們希望你這個誤差不會太大就正負三
在正負三的這樣的一個誤差範圍之內
我們是可以接受
那樣本那隱含的說樣本會多大呢
就是1068
1068個隨機取樣的樣本得到的
那它的估計母體的這個誤差
我們大概就是正負三
我的意思就是說
談民調的精準度要先撇開所謂假民調
假民調沒辦法去談
就完全沒辦法就跟玄學一樣
他是故意做假民調根本沒做民調對不對
沒有做民調宣稱做假民調然後還有數字
那他絕對不會把他的樣本拿出來給你看
那但是正規的民調
一定是經由這樣的一個非常嚴謹的程序
得到的一個就是抽樣完之後他還會訪談
訪談之後呢所得到的一個結果
你知道我從小到大
其實對政治不是那麼感興趣
我最近幾年才開始注意政治因為工作的關係
是從什麼時候開始民進黨才把
民意調查或是數據化的政治科學
當成那麼重要的一個施政依據
而不相信自己能夠聆聽民眾的聲音
那這個事情我覺得最近很嚴重
就民調不跌
他根本不在乎你在那邊靠北什麼東西
他認為都假的
這個狀況演變我覺得可能跟您當年的民進黨也不一樣
這個是怎麼一回事
這個我倒是可以提供你一個非常重要的理論跟經驗
理論是什麼
有一位非常...叫??一個德國人
他曾經講過一個好的政治人物
他必須具備一種能力
就是說能夠預期民意反應的能力
能夠預期民意反應的能力
不但是專制的君主也好或者是這個
民主國家的元首總統也好
都應該具有這種能力
因為這樣才能夠知道民心知道民意
民心之所向
但是這個
民調其實是可以補足這些政治人物的不足
因為天縱英明的這種政治領袖很少見
一般的這種很平庸的這些政治人物要怎麼樣去了解
影響民意在哪裡
你比方說好了 美國這麼大一個國家
美國總統怎麼了解美國選民的意向是什麼
當然是民調
除了民調還有什麼
那民調就是一定要很精準的民調
所以美國歷屆總統沒有一個不重視民調
所以重視民調不是一件錯誤的事情
在台灣才很奇怪
台灣在批什麼民調治國
這是一個完全錯誤的這是一個威權心態很重的
或者是對民調不了解的人講出來的話
你當然講說這個市井小民
比方說菜市場 夜市啦
那是輿情應該去搜集應該去了解
但民調跟這個輿情沒有互相排斥 沒有互斥
民進黨對於民調的態度
特別是過去 我講過去這5年好了
我覺得是跟過去是不一樣的
跟更長遠的過去是不一樣的
小英當政之後我有一個感覺
民調高她就很高興 民調低她就怪民調
我最後簡單的問一個問題
以游盈隆老師過去5年的民調的經驗
你覺得2022年民進黨好不好選
當然不好選
民進黨的政黨支持度
是一個很敏感的指標很好的指標
在測量政黨的社會支持
現在是最低的時候
民進黨次低的時候是在2018年的11月12月的時候
那時候就是慘敗的時候
慘敗的時候就是23
現在選戰都還沒開始你就已經22點幾了
怎麼可能好 不可能好
所以你現在要收拾殘局嘛
民進黨政府要怎麼樣收拾殘局來避免2022全軍覆沒
或者是2022能夠勉強維持目前兩都四縣市的局面
可不可能不知道
那顯然是一場苦戰

直播日期:游盈隆6/30
直播連結:https://www.youtube.com/watch?v=vxDJ45oODCE

歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊，今天的琪斐大放送我們要來談談，2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截，川貴人，這次別選了吧?乖～我待會給你買個....樓?大家好，我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》（Wall Street Journal）聯手中間偏左的《國家廣播公司》（NBC），在「川拜」首場辯論後，到川普確診前這段時間，所做的民調顯示，拜登的支持率高達53%，足足領先川普14個百分點（53%：39%）。真的假的啦～這個幅度也太誇張，我們再參考一下別的。

（10/11公布）美國ABC News和《華盛頓郵報》（The Washington Post），在川普出院後做的最新民調，有54%的選民說會把票投給拜登，大幅領先川普12個百分點（54%：42%）。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出，拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點（52.2%：41.9%， 10/10數據）。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」（Real Clear Politics）的網站顯示，從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果，都是拜登遙遙領先川普，差距在5到16個百分點不等，其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。（10/9公布）美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」（Pew Research Center）做出來的結果是，52%的選民打算把票投給拜登，領先川普10個百分點（52%：42%）。

我們找了很多民調,可是只有很少數的說，川普領先拜登， 說很少數，是怕我們川貴人傷心，其實找來找去只有一個。 （10/5公布）英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示，川普支持率在46%，小勝拜登1個百分點（46%：45%）。不過我還是註明一下，這個《每日快報》是英國的右翼八卦報，民主研究所的民調，也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了， 所以現在大多數民調都顯示，拜登會獲得壓倒性勝利，但川貴人當然不認為他會選輸啊，最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去，民調統統都是假的！這都是幻覺～嚇不倒我的！

先不要笑，川貴人說的是真的，4年前一直到投票日當天早上，民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜，《紐約時報》做了大半年的民調，到選舉當天早上，還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會，結果最後被「逆轉」，搖擺州統統被川貴人拿下！2016年的民調，被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」，完全無法反映出真實民意，今年隨著大選日逼近，也有越來越多人開始質疑，真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清，當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的，總之過去四年民調專家就很努力的要找出，民調為什麼會跟開出來的票差那麼多，但真的非常困難，因為變數實在太多了，我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。

（一）手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎？美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣，有時候還兩三機，越來越少人使用家用電話了，而且年輕人、低收入者以及少數族群，都只用手機而已；反觀年長者和白人族群，就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出，25歲左右的年輕人看到不認識的電話，幾乎都會pass不接；但70歲的長輩們則是每通必接，因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。

那用手機民調不行嗎？根據1991年的《電話消費者保護法》（Telephone Consumer Protection Act of 1991；TCPA），美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的，所以如果要打手機做民調，就必須派出「真人」撥號，這有多麻煩呢？數據顯示，你想獲得1,000個回答，就至少得隨機撥號2萬次，其中大部分是空號，因為手機號碼是私人的，根本不會刊登在電話簿上，這實在太勞民傷財了，很想幫做民調的人馬殺雞一下耶，你們辛苦了。

（二）沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話，但大多數美國人可不是這麼想的，可能是因為擔憂個資和隱私外洩，導致選民接電話不敢說出真實意見，或者是覺得，蛤～民調很久欸，老娘才沒空理你。1970年代左右，美國「民調回應率」（Polls response rate）高達80%，你只要打過去人家多半都會回答你，但是根據「皮尤研究中心」最新報告，2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%，等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句，但你也不知道他是不是講真話。

像2016年的大選，支持川普的選民中，就有一群選前不願意表態的，或者在接受民調時故意說謊的，有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示，這些選民會讓調查的結果失準2%到6%，6%很多欸，根本就是超出誤差範圍了。

（三）網路民調難
啊現在網路那麼發達，用網路做民調不就統統搞定了嗎？事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人，有98%都使用網路，但偏偏這個年齡層的人最不愛投票，拿美國總統大選風向球：2018年美國期中選舉為例，雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點，但仍是所有年齡層中最低的（35.6%），也就是說，每個人都是「鍵盤投手」，大家網路上搖旗吶喊超熱情，結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面，你在網路上想填幾歲就幾歲，想變性就變性，別國網軍想來帶風向，也不是那麼困難，因此網路民調也非常容易失準。

（四）早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低，因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛，但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源，結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導，進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先，那支持拜登的人講話就會比較大聲，因為他們是「主流」，反之支持川普的人，可能就會比較不敢表達意見，形成「沉默螺旋」。

「皮尤研究中心」也加碼解釋，事實上2016年的全國民調還算準確，（預測希贏3.3%最後贏2.1%），但美國總統大選是以選舉人票為單位，希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用，最後川普拿下所有的搖擺州，入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意，地方往往沒有全國性民調那種資源，四年前他們就忽略了在最後關頭，投給川普的搖擺選民數量，也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民，他們到底支持誰，種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向，最後很可能導向「護主」的結果，讓民調不盡然客觀。

那這些問題2020年還會再重演嗎？老實說，有些變數還是很難避免，《紐約時報》就整理了，和四年前相比，哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。

更精準的第一點就是，搖擺選民減少了。

四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民，但今年跟民調人員說：嗯～我還沒想好，的搖擺選民數量變少了，四年前的這個時候，大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰，或是打算投給小黨候選人，但今年這群人的數量只剩一半，而且其中支持川普的人也老早就表態，尤其是搖擺州的白人工人階級選民。

更精準的第二點是，選民教育程度的加權。
大家要有個概念，民調準不準確，完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」，也就是每個族群的意見都要被採納進來，但這真的非常難做到，最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國，如果你跑去郊區教堂裡做民調，那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果；但如果你對大學生進行抽樣，最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示，受過高等教育的選民，比較願意接受民調訪問，每個都是選我選我～而那些較保守、教育程度較低的選民，他們的聲音就很難反映在民調上，所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權，民調就會充斥太多年輕大學生的意見，導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響，結果導致2016「爆冷門」。

有鑑於4年前的「教訓」，今年有越來越多民調機構，把選民教育程度的權重提高了，簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點，把教育程度較低的受訪者音量調高一點，讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來，美國各家民調機構做的幾十個調查中，已經有半數增加教育程度的權重，是先前的兩倍多（約20%）。

可能比2016年更糟糕的是，網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷，但過去幾個月來，越來越多機構採用網路民調的方式，比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單，就是直接抓一群網路群組成員，然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權，這樣的作法成本很低又很方便，但非常容易有樣本代表性不足的結果，而且最後民調可能左傾。 （最好的方式是結合電話民調和網路民調，例如AP/NORC/VoteCast的民調，電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友，結果可能較為客觀。

另一個可能不太客觀的做法是：請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式，也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰，是希拉蕊還是川普呢？然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮，也可以減少錯誤，但卻很難避免系統偏差，導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答，自己是投給獲勝的那一方，沒有人會想承認自己投給輸家嘛！再說這四年來誕生不少首投族，又有不少人往生，像是疫情導致那麼多人死亡，也有很多人搬到別的地方去，硬把2016年的投票意向套用到今年，恐怕不太合適。

所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是：
#美民調失準
#選情霧茫茫

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