A 2026-os választás közvélemény-kutatásairól

Ez az ábra helyes! Az elmélet az, hogy képzeljünk el egy zsákot, amiben van 100 golyó (50 fehér, 50 fekete). Ha csak 1 golyót vennék ki, akkor arra tudnék csak következtetni, hogy a zsákban minden más golyó hasonló színű, szóval elég nagy lenne a hibaértékem. Minél több golyót veszek ki egy próbánál (mintavétel), annál pontosabb eredményt kapok a golyók valódi összetételéről mivel ha 50/50 arányban vannak, akkor nagy eséllyel 50/50 arányban lesz a kivett golyók között is a fekete és fehérek száma. Nyilván lesznek elég szélsőséges eredmények (csak fekete golyók) de ezek valószínűsége elég kicsi (a fent látható haranggörbe végei) és minél nagyobb a mintavétel ez a valószínűség is csökkenthető. Egy másik szempont pedig a homogenitás (egy csoport mennyire sokszínű vagy nem). A példámnál 50 fekete és 50 fehér golyó van, azaz az összes 50%-a fehér. (Ez 0,5, ahol 1 az egész) ezt nevezzük el P-nek és minden mást, ami nem fehér golyó az legyen Q (Q=1-P). A mintavétel mennyisége meg legyen m. A standard hiba kiszámítása (mi egyetemen s-t használunk ró helyett) s=sqrt((S×Q)/m) Itt látszódik, hogy P és Q szorzata 0-1 között lesz, azaz P és Q minél közelibbi szám, annál nagyobb lesz a szorzatuk. Mivel a gyök vonás lesz a végén ezért minél nagyobb a szám a gyökvonás értéke is annál nagyobb lesz, azaz a standard hiba értéke is. Itt még bejászik még m is, amivel elosztom P és Q szorzatát gyökvonás előtt, de ez annyit csinál, hogy minél nagyobb m, annál kisebb lesz a szám, amin a gyökvonást végzem, azaz még kisebb lesz a standard hiba értéke. Szóval ha a hibaértéket akarom csökkenteni, akkor a mintavétel értékét kell növelni (m) és/vagy P és Q-nak minél homogénebbnek lenni (0,5-től távolinak) kell lennie. Az egy standard hiba azt jelenti, hogy egy mért eredményetől +/- a standard hibám értéke által határolt intervallumban 68% eséllyel lesz benne minden más mintavétel is. Ha a standard hibaérték kétszeresét veszem és azzal számolom, akkor 95% pontossággal lesz benne minden más mintavétel és így tovább. Nyilván fontos még a reprezentatívitás is azaz, hogy nem torzítva veszek ki golyókat a mintából és így nem veszek ki többet egyik színből, mint, ami valójában van benne. Ebbe nem megyek bele, mert még hosszabb lenne, de a lényeg az, hogy minden elemnek a valóságban (golyó) egyenlő eséllyel kell, hogy bekerüljön a mintavételi elemek közé a reprezentativitáshoz és akkor valóban a valóságot reprezentálom a mintavételemmel. Ez nyílván nehéz, mert ez a valóságban azt jelenti, hogy minden embernek egyenlő eséllyel kell a mintavételbe kerülnie a reprezentativitáshoz és ezt ugye a legnehezebb megoldani. Na így működik nagy vonalakban a közvéleménykutatás. Ezért kell a közvéleménykutatóknál azt figyelni, hogy korábbi méréseik mennyire voltak pontosak, mert ez azt jelenti, hogy a mintavételi eljárásnál annál egyelőbb a bekerülési esély mindenki számára minél pontosabb eredményt mért a kutató. Emiatt van az, hogy a 21 kutatóközpont és a Mediánt érdemes követni, mert ők végezték a legpontosabb méréseket, azaz az ő mintavételi eljárásuk a legreprezentatívabb. A képletből az is látszik, hogy minél heterogénebb valami (0,5-höz közeli) annál nagyobb ez a hibaérték. Ezért van az, hogy a nagy pártokat, amik 50% körül vannak nagyobb a hibaértékük és minél kisebb egy párt, annál kisebb a hibaértéke (sorry MKKP és DK fanok, de ez azt jelenti, hogy az 1% és 3%, amit mérnek az még pontosabb mint az 50% a Tiszának). Talán nagyléptekven sikerült elmagyarázni a lényegét a közvélemény kutatásoknak