文／王宏恩
選戰進入最後一個月，由於這次選戰緊張刺激，幾乎各家民調機構都不斷公布數字，不只吸引眼球也牽動每一位選民的情緒。但於此同時，到底民調準不準？一直有人質疑民調的準確性，認為民調不過只是候選人的宣傳、候選人只有有利的時候才會公布、甚至也有造假不斷的傳聞。
機構效應：藍綠各自公布有利民調？
當然，大多數老牌子的民調機構負責人彼此間都是認識，甚至是同一個訓練學院出來的，這些人雖然各有政治立場，但在數字上動手腳可說是自毀招牌。但即使真的打了千通電話、真的謹慎的使用電話抽樣，過去民調數字還是會被人質疑有「機構效應」，也就是偏藍的民調喜歡公布泛藍較高的數字、偏綠的民調喜歡公布泛綠候選人較高的數字。
這樣的現象深植人心，但它真的是系統性存在的問題嗎？對這個問題探討很重要，因為它將會影響我們怎麼評論最近2018年的民調數字以及候選人的估票。我在稍微搜尋過現有學術界的討論後，並沒有找到滿意的答案，因此我決定在這個專欄來自行用數字進行研究，並第一次在此公布非常有趣的結果。
我先下載了維基百科上記錄的2014年縣市長選舉的全部民調數字與選舉結果。為了公平比較各民調機構，我只取選舉日前兩個月、以及各民調機構最後一次公布的民調數字。理論上，這數字應該是最接近選舉結果的數字，也是各民調機構最後一次喊牌。最後，在刪除只有公布一次或兩次的機構，最後一共留下了86次2014年各民調機構公布的縣市長選舉民調，由8家不同的民調機構發布的。
接著，我把這些民調資料跟實際選舉比較。實際選戰裡只有藍綠的得票率，但民調資料裡有為數不少的「未決定」。我把未決定捨棄，然後把民調裡的藍綠得票等比例放大到加總為一，這樣就算有機構效應或偏藍偏綠，理論上也可以偵測得出來。最後，把民調裡的泛藍比例減去大選裡的泛藍得票率，就能得到每家民調機構最後一次民調裡朝泛藍偏差多少。
機構效應不明顯朝藍綠偏差分布分散
以下是分析結果：
第一，這86筆民調裡面，平均而言朝泛藍大概有3.7%的偏差。相較於通常千份抽樣有3%的誤差水準來說，這樣的差距是有點大。但在同時，並不是全部的縣市、全部的縣市都是朝藍偏差的，某些縣市顯然高估泛綠得票（例如2014台南市）、某些則高估泛藍得票（例如2014新北市），所以需要更細部的分析。
因此，我先來比較各民調機構的偏差，驗證是否存在機構效應。下面這張圖是八個民調機構的朝泛藍偏差的程度，圖裡面中間的虛線則代表該機構準確預測結果。
這張圖裡有幾個發現。首先，幾乎所有的盒鬚圖都包含了虛線，除了中國時報以外。而且許多民調機構的偏差中位數很接近虛線，包括世新大學、民進黨、趨勢等。因此大致上來說，平均而言，各機構的機構效應並沒有很明顯。就算是在部分縣市朝泛藍嚴重偏差的台灣指標民調，它在其他縣市也對泛綠嚴重偏差，因此整個分布是很分散的。當然，大多數的機構的中位數全都大於零，除了自由時報以外。
各民調機構偏差方向及數量與各縣市呈現一致
接著，我們來以縣市為單位，看看各縣市的民調偏差。
當我們以各縣市作為觀察對象時，一個重要的現象就出現了：各縣市裡各民調機構的偏差方向跟數量是非常一致的！假如某家民調做出極度偏藍的結果，另一家民調也會做出差不多的結果（例如左邊數來第4個的新竹縣）。假如某家民調很準，其他民調也會跟著很準（例如右4的台北市跟右6的台中市）。
從上面兩張圖來比較，我們與其說是民調機構的機構效應造成民調失準，不如說是各個選區的特性造成各機構在各選區集體失準。
那我們是否有辦法解釋各個選區的失準原因為何呢？我將在下一篇專欄繼續分析，並說明這對2018大選有甚麼啟示。
（示意圖製作－放言視覺設計部鄭羽彤）
