美國選前民調失真? 川普大勝賀錦麗3百多萬票 揭露美國選民真實相貌
美國2024年總統與國會選舉雖然落幕,但相較於選前民調顯示的雙方支持率接近、選情緊繃,最終投票結果卻是川普大勝314萬票,並拿下全部七個搖擺州的選舉人票,讓許多人質疑民調是否失真、不具參考價值。事實真是如此嗎?民調是早已偏離民意,還是僅僅在誤差範圍內?

美國2024年總統與國會選舉雖然落幕,但相較於選前民調顯示的雙方支持率接近、選情緊繃,最終投票結果卻是川普大勝314萬票,並拿下全部七個搖擺州的選舉人票,讓許多人質疑民調是否失真、不具參考價值。事實真是如此嗎?民調是早已偏離民意,還是僅僅在誤差範圍內?
民調失真爭議的來龍去脈
在大型選舉前,民調通常是候選人、媒體和民眾了解選情的重要工具。2024年美國大選前,多數民調顯示這是美國史上最接近的總統競選之一:在全國範圍內及關鍵搖擺州,賀錦麗與川普的支持度僅相差1至2個百分點,多數評論認為雙方在關鍵州的支持度相當,難以預測誰能贏得所需的270張選舉人票,雙方可說是勢均力敵,像是《紐約時報》的報導就顯示,賀錦麗和川普在搖擺州的民調預測平分秋色。
而根據FiveThirtyEight(美國的一間民調預測的網站,由Nate Silver創辦,融合不同民調數據以提供綜合的選舉預測和分析)的民調分析顯示,以全國來說,賀錦麗的勝選機率比川普高1.2個百分點,許多媒體也參照這些民調數據做了相應的報導,認為賀錦麗的當選機率更高。
然而最終結果出爐,川普共獲得7,552萬票,超過賀錦麗的7,238萬票,領先約314萬票。在選舉人票方面,川普在七個搖擺州(賓州、喬治亞州、北卡羅來納州、密西根州、亞利桑那州、威斯康辛州、內華達州)皆勝出,拿下共93張選舉人票,最終以312比226贏得總統職位,甚至在賀錦麗獲勝的幾個州也出現民調預測低估川普支持率的現象。此結果不僅讓共和黨支持者大喊紅潮來襲,也引發民眾對民調預測的信任危機,例如The Daily Show的主持人Jon Stewart在節目上嘲笑民調的不準確;由J Ann Selzer創立的民調公司Selzer and Co也被抨擊數據操控,因其預測賀錦麗在愛荷華州領先川普3個百分點,但結果卻是川普大勝13個百分點;而部分選民則認為主流媒體淪為左派喉舌,話語權被壟斷,紛紛揚言退訂,說不會再相信假新聞。而民調結果的偏差更可能影響一些尚未投票的選民的投票意願和方向,甚至誤導候選人,從而影響他們的競選策略。

一些人甚至指出,線上博彩網站的預測比民調更準確,認為日後選舉不需參考民調,只看賭盤即可。博彩網站Polymarket也在X上發表貼文,聲稱他們證明了市場的智慧高於民調、媒體、及專家們,因為他們一致且準確地預測了大選結果。

為何民調會偏差?先來了解美國民調的運作方式
為了了解民調偏差的原因,筆者參考全球媒體報導(如BBC、半島電視台、多數美國媒體等)及專業研究中心的分析,也訪談了在美國小型民調公司工作的NEX Foundation成員—數據分析師Lynus Hung,綜合各方意見如下。目前選舉民調大多還是以電話調查為主,考慮到手機的普及率,通常採用手機調查多於市話調查,有些民調機構也開始使用線上調查平台。民調公司會依據當地人口組成來選取具代表性的樣本,包括年齡、性別、族裔、黨籍等,使用隨機抽樣或其他方法,並根據歷史數據進行加權分析,以確保調查結果能夠反映全體選民的意向。
- 取樣偏差
首先,在抽取樣本時就有可能出現誤差,例如樣本群體的不同:FiveThirtyEight的統計數據中,就可以發現光是sample type(樣本類型)就有分成Adult(成人)、Voters(選民)、Likely Voters(可能的選民)、和Registered Voters(已登記的選民),樣本群體之間存在差異。此外,並非所有目標族群都有機會被抽樣,即便被抽中也可能不願參加調查。年輕且高學歷的民主黨支持者較常使用手機,並傾向參與民意調查,手機調查可能會接觸到較多這類型的群眾,導致樣本數太高;而川普曾抨擊民調「造假」,導致共和黨支持者參與意願較低,導致樣本數不足。有些人認為民調機構未能有效接觸川普支持者,可能是2016年後民調偏差增加的原因。雖然有些民調機構試著使用打電話以外的方法(如email或網路問卷)來接觸不同的群體,也不一定能收集到最有代表性的樣本集合。
- 回應偏差
隱性選民效應(Shy Tory Factor)在川普的選舉中更為顯著,2016年川普希拉蕊的選舉中,已經發生過類似結果,部分選民可能因擔心社會壓力或批評,而選擇不公開其真實意向,或者提供符合社會期望的回答,這種現象尤其顯著於支持的候選人不被看好或有爭議的情況下。由於川普針對女性和種族的爭議性言論常被媒體大肆報導,引發炎上,隱性選民因此更傾向在民調中隱瞞真實立場。此外,為了符合近年美國社會提倡的多元共融(DEI),部分選民可能聲稱支持如賀錦麗等候選人,但實際投票給川普,這類隱性選民效應或社會期望偏差,都可能對民調結果產生影響。
- 加權/分析模型偏差
以上提到的兩個問題,雖然大部分民調機構通常會依照當地人口組成和歷史投票數據進行加權分析來讓數據更加平衡、具有代表性,但每間機構使用的數據和模型都不一樣,就可能造成分析失真。尤其如果樣本數不足或是選民的投票行為有很大的變動時,單純按照以前的數據去做調整,就會離真正的現狀越來越遠。
- 誤差範圍
最後,當我們試圖用一部份的人的表現來預測所有人的表現,也就是抽樣預測,就存在統計誤差。當樣本數越多、越接近總投票人數時,誤差會較低。若是知道樣本數,我們就可以計算出正常的誤差範圍是多少。研究顯示,約 1,000 人的典型選舉民調樣本的抽樣誤差約為正負 3到4個百分點,有些研究更表明實際誤差可能接近此範圍的兩倍。可惜的是筆者沒有找到民調和媒體公開的樣本數,所以沒辦法確定全國和各州的偏差程度是否在標準範圍內。
搖擺州選情與民調誤差的解析
姑且以上述的研究數據來看七個搖擺州民調預測和實際結果的對比,小於0的表示賀錦麗領先、大於0的則表示川普領先的百分點,我們可以看到民調多數低估川普的支持度,但偏差多在1-3個百分點(僅亞利桑那州偏差接近4個百分點),平均約為2.7個百分點。看起來偏差程度不算高,但為甚麼大家覺得差很多呢?因為民調預測雙方支持度接近(藍色點聚集在0附近),賀錦麗可能拿下三州、川普可能拿下四州,但只要略微低估某一方的支持度,藍色點就可能往左或往右移動。以結果來說民調低估川普的支持度,因為選舉人票「贏者全拿」的特性,就會感覺川普拿下七州的結果與預測差很大了。

在全國範圍內,川普領先2.5個百分點,超出民調預測3.5個百分點,約在誤差臨界點。但在差距較大的紐約州(差5個百分點)、紐澤西州(差12個百分點)及愛荷華州,民調確實不夠準確。總體來說,民調預測與實際結果一定存在誤差,但大多仍在統計的合理範圍內。由於不知道樣本數,在雙方差距小且民調誤差不大的情況下(如搖擺州),不論誰獲勝,都難以界定民調是否失真;而在差距大且民調誤差較大時(如紐約州和愛荷華州),民調機構可能需要調整抽樣方法與加權模型,才能更貼近選民的真實相貌。
民調迷霧中的選舉結果:是誤差還是真實的美國民意?
整體而言,2024年美國大選的結果無疑再次引發了對民調準確性的討論。儘管選前的民調預測在一定程度上仍在合理誤差範圍內,川普的勝選是否真正反映了美國民眾的心聲?正如1992年美國總統柯林頓所言:「笨蛋,問題在經濟(It's the economy, stupid!)」後疫情時期的通貨膨脹壓力下,美國民眾生活面臨挑戰,許多選民也許希望透過選票表達對現狀的不滿及對改變的渴望,在這樣的背景下,選民的選擇不僅單純是對候選人的或黨派的支持,更反映了對未來的期待。
認識本文作者 : Judy Wu
後疫情時代來到美國完成碩士夢的行銷人,對人的行為和心理活動很有興趣,除了商管本系之外,也去雙主修了心理系,擁有行銷、業務和資料分析等多方面經驗,仍在持續探索自我和未來方向。喜愛在探索世界的旅程中,不斷尋找人生的GPS信號,目標是將足跡踏遍各大洲,體驗不同文化的衝擊和美食!
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