【英國大選】以5萬人推算保守黨倒輸 拆解民調機構的大膽統計學
民調到底可不可信？經過去年的英國脫歐及美國大選之後，愈來愈多人不屑一顧。
英國大選將在6月8日舉行，民調機構YouGov大膽預測，保守黨可能會倒輸20席，失去了下議院的控制權，呈現懸峙國會。箇中計法是否可靠？
《泰晤士報》星期二（5月30日）頭版報道，YouGov推算保守黨會失去20席，在國會議席不再過半。消息夠觸目，不少傳媒也引用，但同時亦有人表示質疑。畢竟工黨過去數年處於弱勢，掌握英國社會脈搏的人多會相信，工黨難有勝算。
選民多元不一 民調未必作準
民調到底可不可信？一般來說，民調都會隨機抽樣，訪問選民的投票意向。只要樣本夠大，通常最少有1000人的話，都可以達到百分之95的置信水平，誤差有限。例如香港大學民意研究計劃在立法會選舉前，也會訪問1000人，然後參考全港人口的年齡、性別及教育程度分佈，以多重加權法調整數據，推算出香港人會如何投票。
不過，如果選舉牽涉到全國層面，人口成份多元不同的話，樣本能否反映母體就會成疑。以英國大選為例，他們全國分成650個選區，每區6、7萬人。倫敦市中心的選情跟愛丁堡郊區的可以完全不同，差異甚大。如果只向全英抽樣了解，只怕未能作準。
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MRP統計法 找出投票因素
回看今次的YouGov預測，雖然他們訪問了多達5萬名選民，但如果除開650個選區來說，即每一區才得75人的意見。75人又如何反映出一個選區的最終結果？
提出大膽推算之後，負責的里弗斯教授（Douglas Rivers）撰文解釋，他是以統計學上的MRP得出這個結果。MRP全稱Multilevel Regression and Post-stratification，中文可叫多層次回歸後分層法。簡單來說，做法如下：
在民調中收集受訪者的多項資料，例如學歷水平和收入以多重回歸法（Multilevel Regression）找出影響投票意向的因素，例如收入多少的人會支持工黨？從政府部門中，取得英國各個選區的人口成份套用回歸分析的結果，推算各個選區的選民如何投票，此即為後分層（Post-stratification）整合650選區結果，推算保守黨可得311席
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里弗斯訪問5萬人，不是要知道他們住在哪一區，以此來推算整區選情。他的野心更大，相信可以找到影響因素，然後套用到任何一個選區之上。舉個假例，只要選民是碩士學歷、月入5萬港元、未婚、男性、工作享長約，他就會投給保守黨。
為了緊貼最新選情，YouGov每天再訪問7000人，只用最近7天的數據，維持以大約5萬名受訪者為樣本，推算結果每天都會更新。當然，YouGov也不敢說一定準確，但他們近年用MRP的推算也相當貼近結果。YouGov亦都強調，近日其他民調也顯示出保守黨優勢漸退，工黨後來追上，與他們的MRP結果可謂方向一致。