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“较为关注的公众”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“民意调查”。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1 000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“地域抽样”。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。这样所取得的样本，既有随机性，又有代表性。它包括选择合适的地理范围，明确当地的人口特征，并从不同领域随机选择被调查者。其结果非常接近于完全的随机选择，花费也要少得多。
关键概念 ◇ 民意调查的短暂历史
1824年，《哈里斯堡宾州人报》（the Harrisburg Pennsylvanian）向大街上的行人询问，他们是愿意选J. Q.亚当斯还是安德鲁·杰克逊。计算的结果用理论形式发表，以显示这些“风中的稻草”如何预示了选举的结果。其他许多报纸，使用着多种既仔细又混乱的方法，在诸多选举大赛中使用这种“稻草测验”（straw polls）。1924年、1928年和1932年的总统选举中，流行杂志《文学文摘》（Literary Digest）发展出了有较高威信的调查方法。它使用足够大的样本，认为这样就可以确保调查的可信度。它用信件的方式来进行调查，在通讯录、汽车拥有者名录、电话薄上查出大约一千万个地址。1936年，这家杂志预测共和党人阿尔弗雷德·兰登（Alfred M. Landon）将获得59.1％的选票，但是最终罗斯福取得压倒性胜利——大约赢得了60％的选票——宣告了随机调查方法和《文学文摘》杂志的失败。
也正是在这一年，新发展出的“科学测验”技术开始产生，它是市场研究的一个新的分支。乔治·盖洛普的调查结果在多家报纸上发表，预测到了罗斯福的胜利。盖洛普指出，《文学文摘》的结果是不准确的，因为它的样本主要来自高收入家庭，而这些人对罗斯福的社会和经济政策是不满的。盖洛普所使用的新技术强调样本的“代表性”，而不是越多越好。
这种科学的样本选择方法自此支配了这一领域，取得了非常成功的纪录，但它在1948年的选举中还是失败了，当时几乎所有的民意调查都预测托马斯·杜威（Thomas E. Dewey）将以压倒性优势打败哈利·杜鲁门。结果杜鲁门在共分四个步骤的竞争中赢得了49％的选票。错误在于，调查假设了那些说自己还没有决定的人，将与那些说已经决定了的人有着相同的比率。实际上，前者更倾向于支持杜鲁门—差不多75％。从那时起，民意调查进一步改进了其方法，现在已经可以通过特别的技术来确认对某一候选人的摇摆态度。他们并不宣称能够预测将近两个或三个百分点的离散程度。最近几位赢得总统选举的候选人得票差额都小于1％，因此民意调查就无法准确地进行预测。2000年的总统选举被认为是“十分接近的选举”。
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