※ 引述《lono (lono)》之铭言：
: 支持侯柯配的受访者人数=X+A
: 支持柯侯配的受访者人数=X+B
: X是同时支持侯柯配和柯侯配的人数
: A只支持侯柯
: B只支持柯侯
: 国民党说侯友宜的民调被低估3%
: 那我们调升3%
: 支持侯柯配的受访者人数=（X+A）*1.03
: 国民党说柯文哲的民调被高估3%
: 那我们调降3%
: 支持柯侯配的受访者人数=（X+B）*0.97
: 问题来了
: 同时支持侯柯配和柯侯配的人数到底是多少？
: 是X*1.03
: 还是X*0.97？
: 不可能“同时支持侯柯配和柯侯配的人数”
: 既被高估也被低估
: 这就是6%算法的问题
: 国民党说侯友宜的民调被低估3%
: 调高3%的同时
: 支持柯侯配的受访者人数=X*1.03+B
: 也要跟着一起调高
: 除非X=0
: 如果X刚好占了一半
: 那国民党把侯柯配调高3%
: 那柯文哲的支持度也会跟着上升1.5%
: 所以不存在侯+3%柯-3%的情况
: 这就是1.5%的由来
: 实际X是多少，民调公司没有公开
: 6%算法是假设X=0才有可能出现的情况
: 3%=1.5%*2的算法是假设X刚好占一半的人数
: 0%的算法假设柯侯、侯柯完全重叠，那侯柯调升10%，柯侯也要跟着调升10%，不存在一个
: 高估一个低估的可能性
err........睡饱起来翻一下书
发现这种实验设计用mcnemar test就能搞定
仔细想想 这种追踪实验怎么可能没有
不过连我们这些猴子都知道怎么处理
蓝白两党这么多专家应该不会不知道吧