螢幕快照 2018-11-04 下午11.03.05.png圖片來源:壹電視網站

        機車考照新制於11/1上路,由於改制前就有風聲說考題會變難,因此,才剛改制的第一天,媒體就「迫不及待」地去印證,以11/1的報考數據,來「驗證」考試的難易度影響了報考數及過關率,但,一天的統計數字可以作為證明嗎?

        常常看到新聞媒體使用統計數字「佐證」自己的報導,但大多數的統計都不具代表性,有時甚至是為了支持自己的既有觀點而去操作的調查,這樣的統計數字,是沒有代表性及意義的。統計數字的可信度有兩大關鍵,一是抽樣樣本的準確性,二是樣本數。前者代表了調查的「意義」,如果是針對「事不關己」的人做調查,調查的結果當然就沒有意義;後者則有關調查的誤差度,所有的調查都會有誤差,所以要放大樣本數來平衡極端樣本導致的偏誤,統計學上的「有效樣本數」要求至少要30個,當然,樣本數愈多,其整體的代表性就愈高,當然,付出的成本也就愈多。

        統計調查的方式有很多,新聞媒體最常使用的就是「便利抽樣」,也就是為求調查的方便,而沒有對樣本的正確性做精準的分析,但即使是便利抽樣,也要初步對「樣本」有些篩選,而且基本的樣本數也必須要做到,否則這種便利抽樣就只是貪圖方便而沒有代表性。例如,在電視台附近訪問民眾,就當做是全體民眾的意見,又或是訪問幾位民眾,就以其「比例」報導「大部份」民眾的看法,還不知道被剪輯出來的「樣本」是否被過濾過,這樣的調查數據引用,都嚴重失真,只是為了新聞效果而做。

        以機車考試新制的例子為例,以「一天」的報考率和通過率來「佐證」新制的難度影響了報考意願,實在是言之過早,機車考照有年齡的限制,11/1後才滿18歲的民眾,是沒有權利選擇考試的新制還是舊制,因此,即使考題的難度變高,也不會影響要考機車駕照民眾的「意願」,若真要說報考率下降,少子化與無照電動車的趨勢,或許更是影響的關鍵,當然,這也需要經過有意義的調查才能確認。

        調查的結果分成數據(Data)、資料(information)和情報(intelligence)三個階段,數據就是調查的結果,還需要經過資料整理及情報分析才有意義,即使是時下流行的大數據(Big data),也只是反應了消費者的「行為」,還需要經過分析與解讀,才會有決策上的意義。數據是死的,需要被挑選整理及人為的解釋才有意義,因此,一樣的數據可以用不同的「說法」來解讀,例如一個餐廳對來店消費的消費者做滿意度調查,結果是30%不滿意、40%普通、30%滿意,此時的數據解讀有以下的說法:

1、只有30%的消費者滿意我們的餐點

2、只有30%的消費者不滿意我們的餐點

        以上兩種說法的解讀會帶來不同的觀感,前者代表餐點該改進了,後者卻讓人覺得餐點獲得大部份消費者的喜愛。一樣的數據卻有兩種截然不同的說法,這就是資料分析和解讀的重要。新聞媒體原應是公正客觀,但為了「話題性」而使用不合格的調查結果來「驗證」自己想說的觀點,對消費者來說是一種誤導,雖然多數的調查誤差也無傷大雅,但若以在街頭隨便訪問三、五個消費者就當做是全台灣消費者的意見,不但扭曲了調查的目的,也讓民眾對新聞媒體的市場調查更沒信心,此類的調查,實在沒有意義。

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