總統大選在即，除了選舉文宣及口水戰不斷外，各式各樣的民意調查結果幾乎攻佔了每日新聞版面，牽扯整體社會的神經。民調領先的一方，自不免心喜，民調落後者，則有各種安慰排解之道；甚至有候選人怒斥平面媒體民調不公，網路民意才準。我們不免要問：到底民調可靠嗎？
人腦對抽象數字一向不怎麼靈光，如果牽扯到機率及統計，更是少根筋；其中緣由不難理解，因為人類存在的大多數時間裡，直覺反應要比計算機率更有助存活。且不提兩千多年前發明幾何學的希臘人不懂算術，機率與統計的觀念近四百年來才逐漸發展完備；這也難怪多數人看到數字就敬而遠之，更不要說想弄清楚，以致於讓有心玩弄數字的人有機可乘。
從事實驗科學的人都知道，單一數據是無法取信於人的，必須有多次反覆才成；但究竟要重複幾次、或採取多少樣本才夠，就需要統計的幫忙。我碰過兩種實驗工作者：一是不信統計，認為有就是有，沒有就是沒有，無需統計告知；另一是迷信並利用統計，如果統計分析不顯著，就增加樣本以降低標準差，直達顯著為止。自然，兩種都不是正確的態度。
以簡單的機率來說，人的直覺判斷就有許多錯誤；好比擲骰子連續出現一系列小數字後，一般人會認為下一個應該是大數字，一連生了幾個女孩的夫妻會認為下一個應該是男孩；其實在沒有外力影響下，獨立事件的發生機率每次都相同，不受先前事件影響。更複雜一些的問題，好比在多少人當中可能出現兩個生日相同的人；答案是只要 57 人就有 99% 的發生機率，比我們直覺認為的要少得多。
無論是做實驗還是民調，都是試圖以少數樣本一窺整體族群的全貌；因此如何取樣，就成了一門學問。以生物實驗而言，取樣生物的品種、年齡、性別、健康情況，以及取樣的方法、時間等，都可能影響結果。同理，民調也有許多講究，像如何選取受訪者、數目要多少、採訪方式、如何設計問題、結果如何分析等都是；其中尤以頭一項最重要。
科學的民調取樣講究分層及隨機，也就是得按地區、人口密度，以隨機方式抽取，而不是就近取材，甚或以特定子群為對象（好比網路族），得出以偏概全的結果。如果取樣方法正確，那麼只要有一千人的樣本就可有 90% 的機率得出正確的族群分布，誤差在 2% 上下；這也是目前多數民調所依據的法則。
且不說國內的民調機構是否都做到了公正取樣，以少數樣本推出整個族群的分布，本身就免不了誤差存在，更不要說如今都以電話採訪，看不到對象，加上許多人不願意受訪或根本接不到電話，益增誤差。曉得這些缺失，對民調結果當能以平常心看待，僅供參考但不迷信；只不過民調差距過大，仍期待奇蹟出現的人，注定是要失望的。
本文原發表於作者部落格生理人生[2011-12-22]