民意调查可视化

本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点

正如Rensis Likert在1948年12月刊的《大众科学》中阐述的那样，公众舆论调查过程的有效性取决于两个因素：人口样本和问卷（访谈方法和回复分析）。第一个因素在很大程度上被认为是1948年总统民意调查失败的原因，当时托马斯·杜威被错误地预测将彻底击败哈里·杜鲁门。问题出在所谓的配额控制抽样方法上，在这种方法中，每个民意调查员根据一系列人口变量（如年龄、性别和社会经济水平）分配一定数量的个人。然而，当民意调查员实际填写这些配额时，偏见可能就出现了。正如Likert写道，

““配额样本中偏见的主要来源是，访调员以完全人性化的方式，努力以尽可能简单的方式完成配额。他们去人们容易找到的地方，寻找任何能够满足其配额的年龄、性别和社会经济规范的人。因此，他们倾向于获得一个有偏差的样本，因为它包含更多容易联系到的人，而不是一个真正具有代表性的样本应该包含的人。””

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还有其他选择吗？可以说，所谓的概率抽样——一种采用随机程序选择受访者的方法——更准确，在样本选择方面减少了人为偏见。

但是，正如比利时数据记者Maarten Lambrechts在他的可探索的解释性图形“Rock n’ Poll”中演示的那样，即使是基于概率抽样的民意调查，如果仅看表面价值，也可能具有误导性。毫不奇怪，结果的巨大差异发生在小样本量的情况下。但是，当您浏览互动内容时，很明显即使是非常大的样本也会受到偶然性的明显影响。这突显了Lambrechts开发该图形的原因。正如他在他的博客中写道，”

““关于我国政治民意调查的报道长期以来一直让我感到恼火。政治偏好中统计上不显着的变化被过度分析，误差幅度没有被考虑在内，甚至根本没有提及。结果，大量的记者火力被用于分析随机性，读者只是被明显误导了……我决定采用可探索的解释的概念，并将其应用于（政治）民意调查，以显示民意调查结果中固有的不确定性。””

结果是一个有趣的民意调查入门指南，它表明，专注于民意调查百分比的小数部分是徒劳的。前往虚构的PollLand国家，亲自探索一下。

然后，通过FiveThirtyEight的选举预测用户指南，一窥幕后，重拾您对那些承认误差幅度的民意调查的信心。