Re: [新聞] 侯友宜喊話重比民調！　柯文哲回應了：

※ 引述《mars1985 (╰|∵|╯)》之銘言： : : 【記者施智齡／台北報導】總統大選登記截止日倒數3天，國民黨總統參選人侯友宜今天 : 下午親上火線，對民眾黨總統參選人柯文哲喊話明天再協商，找民調專家2對2討論先前的 : 9份民調，並全程公開直播，決定誰正誰副。柯文哲傍晚回應，明天早上再開記者會處理 : ，如果統計專家都看過了，科學就是科學，統計資料怎麼可能多盧兩次結果變不一樣？ : : : 柯文哲說，能夠在野整合當然盡量整合，所以我們也一樣，釋出善意處理，明天上午再開 : 記者會。除非我們第一次的統計專家不入流，不然怎麼可能上一次統計不行這次統計就可 : 以？ : : 是否拒絕明天比民調？柯文哲說稍安勿躁，明天再開記者會說明，「你們(記者)已經很辛 : 苦了」。 : 雖然統計學早已經下課 但看了各種分析 老實說都太複雜 甚至有的根本是胡扯 我看的頭好痛 如果藍白還要盧第二次 就提供我的想法給還有興趣的人參考吧 兩母體比率差之檢定就三類 第一類是獨立樣本且為大樣本 則樣本變數符合常態分配 可用信賴區間檢定、Z檢定、p-value檢定 此類應該也是大部分人在討論的 第二類是獨立樣本且為小樣本 可用齊一性檢定 第三類是配對樣本 可用McNemar檢定 以匯流的民調為例 由於沒有原始資料 故依公佈的數據推測 該民調在信賴水準為95%（1-α）的情況下 抽取樣本數(n)為2046份 研判每份抽樣問卷有兩個問題 問題一： 若柯侯 vs. 賴蕭，你支持哪組候選人？ 1.柯侯 2.賴蕭 3.無意見 問題二： 若侯柯 vs. 賴蕭，你支持哪組候選人？ 1.侯柯 2.賴蕭 3.無意見 若依此問卷形式，則為配對樣本 檢定應採第三類的McNemar檢定 而非第一、二類形式 將數據彙整如下 https://imgur.com/dckNODH 再整理如下 https://imgur.com/eN4FaaA 令隨機變數Xi為表中該情況下的人數 pi = xi / n i=1,2,3,4 xi需有原始資料才能得知 關於藍白協議的第三點： 雙方同意，若超過統計誤差，由勝者得一點；若在統計誤差範圍內，由侯柯配得一點。 我不明白這段話為何會有爭議 文字隱含的統計意義 只要稍有統計基礎的人都能明白意思 我在此略過文字背後的統計講解 用白話翻譯就是 雙方同意，若柯侯vs.侯柯的樣本支持度〔有顯著差異〕 由樣本支持度較高者得一點 若〔沒有顯著差異〕，由侯柯得一點 （即使柯侯的樣本支持度大於侯柯， 只要沒有顯著差異，就算侯柯贏） （上述是雙尾檢定） 另外，雖然協議書沒寫 但柯曾說過要讓侯3% 很多人在爭論3%到底是什麼 甚至延伸成1.5%、6% 其實跟統計誤差無關 我之前發文有談過，就不贅述 將3%放入協議書 用白話翻譯就是 雙方同意，若柯侯的樣本支持度〔有顯著大於〕侯柯3% 由柯侯得一點 若柯侯的樣本支持度〔沒有顯著大於〕侯柯3%， 由侯柯得一點 （即使柯侯的樣本支持度大於侯柯3%， 只要沒有顯著大於3%，就算侯柯贏） （上述是單尾檢定） 基於大眾普遍認為柯要讓侯3% 所以採用單尾檢定 虛無假設H0：P2 - P3 <= 0.03 對立假設H1：P2 - P3 > 0.03 拒絕域：C = ｛Z | Z > 1.96｝ P2^ - P3^ ~ N（P2 - P3 ,〔P2 + P3 -（P2 - P3）^2〕/n） Z =（x2 - x3 - 0.03n）/ 開根號〔x2 + x3 - n（0.03）^2〕 =（x2 - x3 - 0.03*2046）/ 開根號〔x2 + x3 - 2046*（0.03）^2〕 （省略推導的過程，有興趣可google McNemar） 結論： 若Z > 1.96，則拒絕H0 表示柯侯的支持度顯著大於侯柯的支持度3% 柯侯得一點 若Z <= 1.96，則不拒絕H0 表示柯侯的支持度沒有顯著大於侯柯的支持度3% 侯柯得一點 總結： 由原始資料算出x2、x3 帶入公式求得Z，即可推估誰的支持度較高 與其花時間吵一些不是統計的統計 不如用一點時間把數字代入來驗證 畢竟我把整個檢定過程都給了 照抄並不難吧 或是如鄉民所言 重點不是統計 而是政治？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.136.86.255 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1700612761.A.A6D.html