美国4年一次的大选，民主党或共和党哪位候选人当选总统，将影响美国未来的政治、经济、军事、外交等政策，也将影响老百姓的就业和生活水平，因此受到美国乃至整个世界的高度关注.在历时一年多的竞选期间，各种民意调查机构竞相发布自己的调查数据和预测，在为风起云涌的大选推波助澜的同时，也在为自己的利益和地位奋力拼杀.
1936年民主党人罗斯福（Franklin Delano Roosevelt，1882—1945）任美国总统第一任期满，当时美国正处于一场空前的经济大萧条，罗斯福提出的新政得到下层阶级的广泛支持，共和党人兰登与他竞选总统.权威杂志《文学文摘》依据240万人参加的民意测验，预测兰登（Alf Landon，1887—1987）将以57%对43%的优势获胜.在以前的5届总统选举中，《文学文摘》杂志都正确地预测出选举结果，因此，在美国选民中具有很大的影响力.当时，有个名不见经传的青年盖洛普（George Horace Gallup，1901—1984），也创立了一个调查机构，仅根据一个约5万人的样本，就大胆预测罗斯福将以56%对44%的优势胜出，当时并没有引起人们的重视.选举结果是，罗斯福以62%对38%的优势获胜.盖洛普的调查机构从此名声大振，而权威的《文学文摘》则威信扫地，并于第二年不得不宣告停刊.
罗斯福的实际得票率为62%，而《文学文摘》杂志的预测为43%，误差为19%.为什么会在调查中产生如此大的误差？经过研究后发现，主要有两方面的原因.其一是，《文学文摘》杂志在调查时采取的样本有偏性.他们是根据俱乐部会员名册和电话簿，将调查问卷寄给1000万人.当时美国的电话尚不够普及，平均每4个家庭只有一家装电话.如此选取的样本明显具有排斥穷人的选择偏向.其二是，该杂志调查的1000万人中只有240万人回答了问卷，不回答者可能与回答者观点差异很大.因此，回答问卷的240万人代表不了被邮寄问卷的1000万人，即调查存在不回答偏性.1936年该杂志的一次调查，给在芝加哥的选民每3个人寄去一张问卷，大约20%的被调查者作了回答，其中支持兰登的超过半数.可是在后来的选举中，兰登在芝加哥的得票率只有三分之一.因此当出现比较高的不回答率时，应当防止不回答偏性对调查结果的影响.当时的一次特别调查说明，低收入和高收入的选民都倾向于不回答问卷，因此在回答者中，中等收入的选民占有过多的比例.从以上两个原因可以看出，《文学文摘》杂志的调查对象主要是中产阶级，而这些中产阶级对当时的经济大萧条非常不满，从这些选民中采取的样本，即使数量高达200多万，却不能代表美国全体选民.盖洛普的调查机构，虽然只采取了少得多的5万人的样本，但是由于他们事先根据美国人口分布的特点设计抽样方案，并派出调查员访问调查，反而获得成功.虽然盖洛普的预测有大约6%的误差，说明有许多不足之处，但是按照当时的标准，这已经是很好的预测.盖洛普曾风趣地形容自己这次成功的秘诀是：“用两头马可以拉的马车，却用50头来拉是无用的.”由此可见，科学地设计抽样方案，可以事半功倍.
在1940年和1944年的两次总统选举中，盖洛普民意调查机构都对选举结果作出了正确的预测.可是，在1948年的总统选举中却预测错了.这是什么原因呢？
1948年，杜鲁门（Harry Truman，1884—1972）任美国总统期满，共和党人杜威（Thomas Dewey，1902—1971）与他竞选总统大位.盖洛普根据5万人次的调查，预测杜威将领先杜鲁门6个百分点获胜.选举结果是，杜鲁门以50%对45%的优势获胜.
盖洛普在调查中采用的是定额抽样法，即访问人员访问的人数是固定的，但是访问的对象可由访问人员自由选择.例如，盖洛普要求在圣路易斯城访问的人员要访问13个选民，并且规定：
6人住在近郊，7人住在市中心；
男性7人，女性6人；
在7个男性中要求：3人40岁以下，4人40岁以上；1个黑人，6个白人.
对女性也有类似的定额比例规定.
尽管调查设计时，已经考虑了性别、年龄、人种、居住地等诸多因素，力求使样本具有较好的代表性，但是仍然忽视了选民的党派属性这一个重要因素.在实际调查中，调查访问人员选择了比较多的共和党人作为访问对象.这是因为共和党人文化程度比较高，比较富裕，居住在比较好的街区，也比较容易访问，所以调查人员一般喜欢采访共和党人.这就造成了民意调查中有利于共和党候选人杜威的偏性.这种偏性在人为选择样本时很难完全避免.因此，在抽样调查中，应该尽量按随机原则选取样本，才能对总体作出比较准确的估计.
经历了1948年的预测失败之后，盖洛普对以前采用的定额抽样方法进行了认真的反思和研究.在实施定额抽样法时，尽管也对样本的选取提出了若干要求，以保证样本的代表性，可是由于访问员对受访人员的自由选择往往带有一定的个人偏好，因而使样本产生偏性，不能很好地代表总体.况且在设计调查方案、制定选取样本的要求时，也很难将所有的因素都全部列出，说不定有时未加考虑的恰好就是能影响结论的重要因素.例如，当时未加考虑的选民的党派属性就直接关系其投票意愿.只有按随机原则选取样本，才能克服样本的偏性.自此以后，盖洛普在总统预测中采用概率方法按随机原则选取样本，即采用分层多阶抽样方案.该方案的实施步骤如下：
（1）按照美国的4个地理区域，将美国分为4层，即东北部地区、中西部地区、南部地区和西部地区.
（2）将每一个地理区域分成一个个城镇.例如，在东北部地区，将人口自5万至25万的居民区归为一个城镇.在每一个地理区域内随机抽取若干个城镇.
（3）将城镇分成选区.在每一个选取的城镇内随机抽取若干个选区.
（4）将选区细分为选分区.在每一个选取的选区内随机抽取若干个选分区.
（5）在每一个选取的选分区内随机抽取若干个家庭.
（6）最后访问选取的家庭中的指定成员.这时访问员会接到通知，例如，要求他访问家庭中18岁以上最年轻的男子，若无男子在家，则访问18岁以上最年长的女子等.
以前，盖洛普在总统选举预测中需要调查5万人.1948年后，改用分层多阶抽样方法选取样本，调查对象只有原先的五分之一到十分之一.按美国人口平均，在10万人中调查的样本不足5人.虽然样本容量大大减小，可是由于克服了偏袒一方（民主党或共和党）的倾向，调查精度反而提高很多.自1936年到1948年预测误差大约为5%，1948年以后的误差明显减少.这可从表20.1中看出.
表20.1 1948年后盖洛普调查机构对总统选举的预测情况
续 表
有些人总认为，在抽样调查中，只要增加样本容量就会提高调查精度，其实不然.以上所述就是一个典型的例证.由此看来，只有按照随机原则抽取样本确保无偏性，才是有效提高抽样调查精度的金标准.
2012年，美国第一个黑人总统奥巴马（Barack Obama，1961—）第一届任期将满，共和党候选人罗姆尼（Willard Mitt Romney，1947—）与之竞选下一届总统.正当选战如火如荼，选民支持率不相上下，竞选双方呈胶着状态时，美国有线电视新闻网（CNN）爆出了一条非常吸引眼球的新闻：在最佳影片中暗藏谁当总统之密码.其内容是，根据近50年的统计，每逢遇上美国总统大选年，只要奥斯卡奖和金球奖最佳影片的得主属于同一部影片，共和党候选人就会当上总统；若不是同一部影片，则是民主党候选人当选总统.看似偶然的巧合，确是不争的事实.有表20.2为证.
表20.2 双奖最佳影片与当选总统
续 表
从这张表格中可以读到，在2004年、1984年、1972年奥斯卡奖和金球奖颁给同一部影片时，共和党候选人小布什、里根和尼克松3人皆顺利连任总统.而1996年两奖分属不同的影片时，民主党候选人克林顿也获连任.不过这种预测也有一次不准，1976年虽然《飞越疯人院》包揽了奥斯卡奖和金球奖，可是共和党的福特（Gerald Rudolph Ford Jr.，1913—2006）却输给了民主党的卡特（James Earl Carter，1924—）.美国有线电视新闻网新闻节目制作人克里斯多夫的解释是，福特是尼克松因“水门事件”下台后的继任总统，情况比较特殊，因此不应该纳入“双奖猜总统”的预测中.再看2012年，《艺术家》获奥斯卡最佳影片，另一部影片《后人》获金球奖最佳剧情片.CNN由此预示民主党人奥巴马将获连任.
时隔不久，美国总统大选终于尘埃落定.2012年11月6日11时20分，美国有线电视新闻网等电视媒体正式宣布奥巴马胜选，聚集在芝加哥总部的奥巴马支持者爆发出长时间的欢呼.7日凌晨零时55分，罗姆尼发表简短讲话，承认败选.
为什么风马牛不相及的奥斯卡奖和金球奖能够正确地预测出谁能当选总统？以数据分析见长的统计方法只是根据事物的外在数量表现去研究问题，并不涉及事物内部的质的规定性.虽然统计方法常常能依据试验和观察数据发现一些令人意想不到的结论，这正是统计方法的神奇与魅力之所在，可是它却无法回答为什么会有这些结论.欲揭示谜底，还需进一步深入事物的内部作一番探究.
奥斯卡奖和金球奖最佳影片与谁当总统之间的关联，这仅仅是事物的表面联系，经过认真研究后可以知道，里面自有其深层次的原因.正如上海交通大学美国电影研究中心特约研究员严敏所分析：2008年获奥斯卡奖最佳影片的《老无所依》，借助老警长埃德的话“那不是属于老人的国度”，宣告了传统保守主义价值观的泯灭.冷面杀手安东追杀越战老兵卢埃尔，埃德作为执法者却无能为力.最后，安东象征的极权主义（极端暴力）战胜了后两人象征的左倾温和主义.该片完全可视作当今美国社会的缩影和当代国际政治的寓言.同年获金球奖的影片《赎罪》其实也是在为传统价值观唱挽歌.这两部影片折射出来的当时的社会政治情势，非常有利于打着“变革”旗号的奥巴马在2008年大选中击败共和党而登上总统宝座.对于2012年获奥斯卡奖和金球奖的两部影片和奥巴马获胜连任总统亦可作类似分析.
由此看来，统计方法揭示的虽然只是事物之间在外在数量上的联系，但是却往往能为人们对事物之间的内在关联作更深入的研究指引方向.
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
