2024總統大選Youtuber街頭民調資料

目前資料為以下條件的篩選結果：
日期：全部
時間：全部
縣市：全部
頻道：街頭有派對（木炭民調）
地點類型：全部
年齡資料：不限
特定候選人最高票的影片：不限
電訪取用樣本：不限
電訪比重：65%
街訪併電訪時加權內容-電訪平均投票率：75%

你可以透過以下網址再次進行目前的篩選查詢：複製網址

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注意事項：

• 如果你選擇了大時間範圍，那便是假設訪問者的投票意向不會因為時間經過而改變。
• 無法知道受訪者是否真的會投票。
• 受訪者未必是該縣市地點的在籍者（即可能是外來人口）。
• 各候選人、年齡層的支持者在街訪型式下的表態意願未必是平均的，某些候選人、年齡層的支持者在街訪型式下的表態率可能較低或較高。
• 一群朋友的政治立場可能接近，受訪者樣本數少時，這可能造成某候選人一下子獲得相對多很多的票。
• 單一影片由於現實面的限制（時間短等等），每回僅能少量取樣，使得皆不支持、未決定、拒答的情況無法明確呈現或有效統計。所以信心水準和抽樣誤差無法計算。
• 社會科學統計往往需要一些假設，例如市話民調便是假設台灣所有人口均有使用市話，在隨機情況下，每個群組的人接到市話的機率均等。這些假設與現實的相符程度也會影響統計結果貼近現實的程度。
• 註1：TVBS為傳統市話手機民調，有提供一定程度的樣本調查資料，但不確定是加權過後算出的樣本數還是原始樣本數，此處的數字是以年齡比例為準反推樣本數。
• 註2：根據內政部112年8月人口統記資料按照街訪調查縣市依比例進行加權，例如候選人共獲得該次100票中的50票，調查的縣市為連江縣，其總人口數為12118，則此候選人在此次調查中會被加權為6059票，因此若你只選擇單一縣市，則加權前後的得票比例會相同。由於篩選條件下未必全部縣市都有調查到，所以合計票數不一定為總投票人口。市話民調並未加入計算，同時此加權後的票數是假設投票率為100%沒有廢票且受調查者皆為在地人。
• 註3：在註2的縣市加權的基礎上依各年齡層在2020年總統大選中的投票率進行加權，例如候選人在20-29歲年齡層共獲得該次該年齡層的100票中的20票，而2020年總統大選20-29歲的投票率約71%，連江縣20-29歲總人口為2209人，則投票率100%時該候選人可以獲得20-29歲約442票，但投票率此時假設為71%，因此加權後計為314票。市話手機民調及無年齡資料的調查並未加入此統計。此加權假設受訪者皆在地人，沒有人投廢票，且各候選人支持者投票意願相等，例如A候選人20-29歲的支持者投票率為71%，B候選人亦為71%。參照2020年總統大選投票率，計算的參數為：
  20-29歲：71%
  30-39歲：70%
  40-49歲：72%
  50-59歲：78%
  60-69歲：82%
  70歲以上：75%
• 註4：加權方式與註3相同，但參照參照2016年總統大選投票率，計算的參數為：
  20-29歲：57%
  30-39歲：58%
  40-49歲：64%
  50-59歲：72%
  60-69歲：78%
  70歲以上：72%
• 註5：在（註2）的基礎上，加入市話手機民調部份，並加入權重，此計算方式假設街訪、手機、市話，分別能調查到三個母群體，此三個母群體構成總投票人口，並且假設手機與市話的母群體大小均等，然後依照比重進行加權，預設的比重為電訪65%，街訪為35%，理由是根據111年度通訊市場調查結果報告，其中指出已有大約一半的人口已完全不使用市話，在另一些報導中更指出其中還有約27%為企業用戶，故差不多只有約33%的個人用戶仍會使用市話，由於假設了手機與市話能調查到的群體均等，因此預設為65%，你仍可以透過篩選條件來改變這個設定。計算方面，舉例來說某候選人街訪依註2的方式人口加權後的票數為10000票，電訪亦依註2方式人口加權後亦為10000票，將兩者各以比重加權，則該候選人的總得票為10000*0.35 + 10000 * 0.65 = 10000票。
• 註6：在（註3）的基礎上，加入市話手機民調部份，並加入權重，計算方式與(註5)相同，但雖然市話手機民調中強調只記錄「有意願投票」者，但其調查涉及的母群體仍會有一定程度的投票率，例如能受到訪查的母群體為1000人，調查到其中750人具有投票意願，報告中僅會記載此750人的支持情況，但其他250位無投票意願者，雖未被記載於報告中，仍然需要進行計算。電訪由於無法確知年齡與地區的關係，故電訪僅加入整體的平均投票率，預設的75%為2020年總統大選的平均投票率，若希望設定低投票率，2016年的統統大選投票率為66.27%，可以設定為65%。
• 註7：計算方法同註6，但街訪部份是以註4方式處理。