【英国大选】以5万人推算保守党倒输 拆解民调机构的大胆统计学
民调到底可不可信？经过去年的英国脱欧及美国大选之后，愈来愈多人不屑一顾。
英国大选将在6月8日举行，民调机构YouGov大胆预测，保守党可能会倒输20席，失去了下议院的控制权，呈现悬峙国会。个中计法是否可靠？
《泰晤士报》星期二（5月30日）头版报道，YouGov推算保守党会失去20席，在国会议席不再过半。消息够触目，不少传媒也引用，但同时亦有人表示质疑。毕竟工党过去数年处于弱势，掌握英国社会脉搏的人多会相信，工党难有胜算。
选民多元不一 民调未必作准
民调到底可不可信？一般来说，民调都会随机抽样，访问选民的投票意向。只要样本够大，通常最少有1000人的话，都可以达到百分之95的置信水平，误差有限。例如香港大学民意研究计划在立法会选举前，也会访问1000人，然后参考全港人口的年龄、性别及教育程度分布，以多重加权法调整数据，推算出香港人会如何投票。
不过，如果选举牵涉到全国层面，人口成份多元不同的话，样本能否反映母体就会成疑。以英国大选为例，他们全国分成650个选区，每区6、7万人。伦敦市中心的选情跟爱丁堡郊区的可以完全不同，差异甚大。如果只向全英抽样了解，只怕未能作准。
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MRP统计法 找出投票因素
回看今次的YouGov预测，虽然他们访问了多达5万名选民，但如果除开650个选区来说，即每一区才得75人的意见。75人又如何反映出一个选区的最终结果？
提出大胆推算之后，负责的里弗斯教授（Douglas Rivers）撰文解释，他是以统计学上的MRP得出这个结果。MRP全称Multilevel Regression and Post-stratification，中文可叫多层次回归后分层法。简单来说，做法如下：
在民调中收集受访者的多项资料，例如学历水平和收入以多重回归法（Multilevel Regression）找出影响投票意向的因素，例如收入多少的人会支持工党？从政府部门中，取得英国各个选区的人口成份套用回归分析的结果，推算各个选区的选民如何投票，此即为后分层（Post-stratification）整合650选区结果，推算保守党可得311席
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里弗斯访问5万人，不是要知道他们住在哪一区，以此来推算整区选情。他的野心更大，相信可以找到影响因素，然后套用到任何一个选区之上。举个假例，只要选民是硕士学历、月入5万港元、未婚、男性、工作享长约，他就会投给保守党。
为了紧贴最新选情，YouGov每天再访问7000人，只用最近7天的数据，维持以大约5万名受访者为样本，推算结果每天都会更新。当然，YouGov也不敢说一定准确，但他们近年用MRP的推算也相当贴近结果。YouGov亦都强调，近日其他民调也显示出保守党优势渐退，工党后来追上，与他们的MRP结果可谓方向一致。