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民意调查
对于某一问题,人们可能会赞成、反对或游移不定,但是在许多领域,不确定性和变化的因素非常明显,以至于我们不能相信民意调查的结果,不能确信报告中赞成或反对的百分比,因此不能盲目相信民意调查数据。
通常情况下,舆论的分布并不是理想的确定模式,主要是因为大多数人在大多数时间里对政治并不关心。
他们对与自己生活并不直接相关的问题兴趣不大,而且对多数问题也不能获得足够的信息。
例如大部分调查都表明,近一半的被调查者说不出在国会代表他们的那个人的名字。
因此,在大多数问题上,公众当中只有很少一部分人能够形成清晰的观点,使新闻记者和编辑对他们产生兴趣。
并且,在许多场合,一条普通的民意调查曲线只是对这些&ldo;较为关注的公众&rdo;的观点模式的模糊反映。
既然民意中包含这么多的不确定性、含糊其词以及普遍的对政治生活的漠视,民意调查如何能精确地反映人们的想法呢?
任何一种用具有代表性的样本来测量公众态度的做法都可以叫作&ldo;民意调查&rdo;。
公开出版的民意调查(特别是在选举年)备受关注。
我们几乎每天都能看到美国人对于战争、失业、堕胎以及选举所持态度的数据和百分比。
这对政策制定者和候选人是十分有用的,但是争论也存在于它的政治效果方面,比如,民意调查是否对不确定的舆论产生了过度的关注和影响?通过将民意调查当作权威性裁决,记者制造出自圆其说的语言,人们读后是否有被误导的可能?民意是否应该被当作‐‐像一些人建议的那样‐‐决定公共政策的公正和民主的方式?民意调查在决定公共政策时,是否有足够的可信度?谁在使用民意调查?他们的目的是什么?我们能够相信他们吗?
民意调查的技术
只有1000人的小样本,如何能预测2亿人的观点?答案是复杂的,但是可以用以下一些基本步骤来总结它的技术:
选择样本为决定样本的选择,研究人员有两种途径。
其一是分层定额样本选择。
它试图包括社会各阶层的代表。
这非常困难,因为研究者必须精确地区分出诸如x象限(如蓝领工人)、y象限(如老年妇女)、z象限(如共和党人)等。
如果在不同群体中选择的量不够均衡,他们就失去了对称性。
其二是在不同的领域中不加选择地随机挑选样本。
在真正的随机抽样中,蓝领工人(或是其他群体)的数量是按他们在总人口中的比率来决定的。
在计算机的帮助下,随机选择能够比定额的方式获得更准确的结果。
通常使用的方法叫作&ldo;地域抽样&rdo;。
在全国范围内的不同地域,挑选出100~200名调查者,再由他们在本地域内分别调查15~20人。
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