【大纪元2020年11月04日讯】（英文大纪元专栏作家Bruce Abramson、Jeff Ballabon、Gabe Joseph撰文／秋生编译）《华盛顿邮报》最近发表的一篇有关民意调查如何进行的文章揭示了一件所有内部人士都知道、但是广大公众可能不知道的事情：在原始数据（即对回复的统计）和公开发布的民意调查结果之间有很多步骤。
该文关键的引文也许是：“所有的民意调查都存在随机抽样的错误，这是依赖人口样本所固有的。他们都要弄清楚谁会投票，他们的偏好是什么。最好的民意调查在这方面都是透明的。”文章其余的大部分内容都描述了民意调查机构在把原始数据转换为可发表的民意调查时所做的各种“调整”。
他们的讨论只描述了调整的类别，而没有具体说明，因此产生了一个重要的问题：民意调查需要多大的透明度才能称得上透明？《华盛顿邮报》自己的民意调查是否达到了他们自己的民意调查主管所要求的透明度？
《华邮》和大多数其它主要民调机构都是美国公众意见研究协会AAPOR的“透明度倡议”的成员。尽管名字如此，这项倡议并不像没有受过训练的人听起来那么透明。
除此之外，该倡议允许投票机构在长达一年的时间内封锁他们的原始数据。大多数，如果不是全部，成员组织都可以利用自己的这一权力。称之为透明真的准确吗？
AAPOR对它所考虑的透明度很坦率，但是对公众并不透明。“透明倡议旨在促进调查方法披露，为调查组织提供帮助。……它是为实现调查研究的开放科学的目标而采用的方法。”AAPOR的目标是让专业民意调查机构分享他们学到的方法，以提高未来的民意调查。过期数据，虽然广大公众对此不感兴趣，但是对研究民意调查、统计、调查方法和公众意见的专业人士来说，却仍然是很有兴趣的。
至于这个目标，没有什么错，很多都是对的。AAPOR鼓励私有组织分享他们学到的经验教训，而不要求他们透露可能仍然具有商业价值的数据。毫无疑问，允许民意调查机构将他们的原始数据和调整数据保留为私有一年会增加参与度。
考虑到这一点，值得注意的是，在鼓励透明度的过程中，《华邮》的这篇文章提到了两个非常不同的现象：“随机抽样误差”和“弄清楚谁会投票”。
随机抽样误差是统计科学的一个重要组成部分。统计学告诉我们，一个大群体中有代表性的样本的偏好会接近整个群体的偏好。因此，没有必要问加州的每个人他们会怎么投票来预测加州的投票结果；对加州人进行相对较小的抽样就能得出一个相当不错的近似值。随机抽样误差指的是实际结果的范围，也可能产生同样的“很好的近似值”。
因为每个民意测验都包含抽样误差，而且这些误差确实是随机的，所以有时可能会消除或者“纠正”偏差。消除随机误差的最简单方法是对同一项进行多次测量，然后将结果平均。
著名的“真实清晰政治”（RealClearPolitics）民调平均值就是遵循了这种方法的逻辑；它将每一次公布的民意调查都视为一次不同的尝试，以衡量容易出现随机分配抽样错误的公众意见。
弄清楚谁会投票是另外一回事。正如《华邮》这篇文章所阐明的，“弄清楚”更像是艺术而不是科学。何时以及如何进行调整，是民意调查专家的判断问题，而不是统计科学的问题。好的调整可以消除原始数据的偏差，而错误的调整可能会导致非随机性误差——即“系统性偏差”。平均并不能消除由人类的偏见而不是数学产生的系统性偏见。如果许多民意调查专家从一个共同的传统观点得出他们的判断，他们的结果也会显示出同样的偏见，而且平均他们的判断并不能消除这种偏见。
不管怎么说，作为企业的民调机构有权保留原始数据和调整数据，只向公众展示他们希望公众看到的内容。然而，当他们这样做的时候，有关他们是“透明的”的暗示就是误导性的，（充其量）也是虚伪的。公众所看到的是一个综合了原始数据和民调专家的判断的经过修饰了的数字。
“透明度倡议”推进共享的一个结果是，所有的民意调查专家都将利用相同的、集体的普遍智慧。因此，它们都会在同一方向上表现出系统性的偏差。过去的表现表明，这个方向是向左的，这次是向着拜登的方向。为数不多的公众民调专家运用独特的技术，并夸耀自己优异的历史记录，正在预测一场不同的竞选，结果正朝着川普的胜利倾斜，或者在某些情况下可以说是跃进。
确切的答案要过几天才能知道。然而，当尘埃落定之时，如果系统性错误和民调专家的偏见成为拜登在民调中领先的主要原因，请不要感到震惊。
原文The Transparency Initiative That Isn’t刊登于英文《大纪元时报》。
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作者们是竞选、数据分析和博弈论方面的专家，他们做的更多的分析可以在BattleGround20.com找到。
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