הערך המטעה של הסקריםמשבר האמון בסקרים עמוק ורחב, ושלוש מילים הן הגורם העיקרי לכך: מודל הדגימה האקראי.אף על פי שמודל הדגימה האקראי מפורסם כאמצעי מפתח לקביעת דעת הקהל, התומכים במודל אינם מציינים שהוא אינו אקראי כלל. למעשה, מודלים סטטיסטיים הם פורמליות יצירת נוסחאות והגדרות מתמטיות המשמשות לייצוג בעיות שונות. אין שום דבר אקראי בנוסחאות אלה, והן תמיד מייצגות את אותן בעיות באותו אופן.כדי להבין את הבעיה הזו, בואו נחזור לאחת הטעויות הסקריות הבולטות ביותר בהיסטוריה. ה"סקר לסכנות האדומות" של Gallup ב-1936 ניבא בחוזקה ניצחון מוחץ של הנשיא הדמוקרטי פרנקלין רוזוולט בבחירות ההן. לאחר הניצחון המפתיע של הרפובליקאי אלף לנדון, הודה ג'ורג' גאלופ שהסקר שלו היה שגוי. הסיבה העיקרית לכישלון הייתה השימוש של Gallup ב"שיטת המכסה", שנועדה להבטיח שנתוני הסקר ישקפו את הגיל, המין וההשכלה של האוכלוסייה הבוגרת של ארצות הברית.עם זאת, גאלופ לא הצליח להתחשב בעובדה שלאוכלוסייה הבוגרת בפועל היה שיעור גבוה יותר של אנשים בעלי השכלה נמוכה, אשר נטו לתמוך בלנדון. תוצאות הסקר הוטו למעשה משום שגאלופ לא היה מודע לדמוגרפיה האמיתית של מצביעי הבחירות.גם היום, מודל הדגימה האקראי אינו מוגן מפני בעיות אלה. למרות התקדמות הטכנולוגיה, למשל, קשה לסוקרים לאתר את מספר הטלפונים הסלולריים שהחליפו טלפונים קוויים. יתר על כן, אנשים בעלי השכלה גבוהה יותר נוטים יותר להגיב לסקרים, בעוד שאנשים בעלי השכלה נמוכה יותר נוטים יותר לדחות אותם.כתוצאה מההטיה המובנית הזו, מודל הדגימה האקראי נוטה לייצר תוצאות שמוטות לטובת בעלי השכלה גבוהה. למעשה, מחקר שפורסם ב-2018 בכתב העת "Public Opinion Quarterly" מצא כי הסקרים הלאומיים הובילו בממוצע ב-6.6 נקודות אחוז על פני המועמדים הדמוקרטים בבחירות אמצע הקדנציה ב-2014.ההשלכות של ההטיה הזו יכולות להיות כבירות. בבחירות לנשיאות ב-2016, למשל, רוב הסקרים ניבאו ניצחון קל להילרי קלינטון. אולם, דונלד טראמפ ניצח בבחירות האלקטורליות, ומאז הוא מנצל את חוסר האמון בסקרים כדי לערער על לגיטימיות הבחירות.אם רוצים שסקרים יהיו נכס, יש צורך בטכניקות סטטיסטיות חדשות שאין בהן הטיות מובנות. עד שתפותחנה טכניקות כאלה, יש לנקוט במשנה זהירות בפרשנות תוצאות הסקר.
הטעות המטעה של הסקרים הגורם המפתיע מאחורי משבר האמון בסקרים
הערך המטעה של הסקריםמשבר האמון בסקרים עמוק ורחב, ושלוש מילים הן הגורם העיקרי לכך: מודל הדגימה האקראי.אף על פי שמודל הדגימה האקראי מפורסם כאמצעי מפתח לקביעת דעת הקהל, התומכים במודל אינם מציינים שהוא אינו אקראי כלל. למעשה, מודלים סטטיסטיים הם פורמליות יצירת נוסחאות והגדרות מתמטיות המשמשות לייצוג בעיות שונות. אין שום דבר אקראי בנוסחאות אלה, והן תמיד מייצגות את אותן בעיות באותו אופן.כדי להבין את הבעיה הזו, בואו נחזור לאחת הטעויות הסקריות הבולטות ביותר בהיסטוריה. ה"סקר לסכנות האדומות" של Gallup ב-1936 ניבא בחוזקה ניצחון מוחץ של הנשיא הדמוקרטי פרנקלין רוזוולט בבחירות ההן. לאחר הניצחון המפתיע של הרפובליקאי אלף לנדון, הודה ג'ורג' גאלופ שהסקר שלו היה שגוי. הסיבה העיקרית לכישלון הייתה השימוש של Gallup ב"שיטת המכסה", שנועדה להבטיח שנתוני הסקר ישקפו את הגיל, המין וההשכלה של האוכלוסייה הבוגרת של ארצות הברית.עם זאת, גאלופ לא הצליח להתחשב בעובדה שלאוכלוסייה הבוגרת בפועל היה שיעור גבוה יותר של אנשים בעלי השכלה נמוכה, אשר נטו לתמוך בלנדון. תוצאות הסקר הוטו למעשה משום שגאלופ לא היה מודע לדמוגרפיה האמיתית של מצביעי הבחירות.גם היום, מודל הדגימה האקראי אינו מוגן מפני בעיות אלה. למרות התקדמות הטכנולוגיה, למשל, קשה לסוקרים לאתר את מספר הטלפונים הסלולריים שהחליפו טלפונים קוויים. יתר על כן, אנשים בעלי השכלה גבוהה יותר נוטים יותר להגיב לסקרים, בעוד שאנשים בעלי השכלה נמוכה יותר נוטים יותר לדחות אותם.כתוצאה מההטיה המובנית הזו, מודל הדגימה האקראי נוטה לייצר תוצאות שמוטות לטובת בעלי השכלה גבוהה. למעשה, מחקר שפורסם ב-2018 בכתב העת "Public Opinion Quarterly" מצא כי הסקרים הלאומיים הובילו בממוצע ב-6.6 נקודות אחוז על פני המועמדים הדמוקרטים בבחירות אמצע הקדנציה ב-2014.ההשלכות של ההטיה הזו יכולות להיות כבירות. בבחירות לנשיאות ב-2016, למשל, רוב הסקרים ניבאו ניצחון קל להילרי קלינטון. אולם, דונלד טראמפ ניצח בבחירות האלקטורליות, ומאז הוא מנצל את חוסר האמון בסקרים כדי לערער על לגיטימיות הבחירות.אם רוצים שסקרים יהיו נכס, יש צורך בטכניקות סטטיסטיות חדשות שאין בהן הטיות מובנות. עד שתפותחנה טכניקות כאלה, יש לנקוט במשנה זהירות בפרשנות תוצאות הסקר.
