我們在日常生活中經常接觸到民意調查或是專家實驗的結果，媒體報導時可能列出統計數字，引用這些資訊的人會強調數字不會說謊，然而我們也曾發現相互矛盾的資訊，例如萵苣含有農藥的比例是否過高以及先前對內閣滿意度的調查，這種矛盾往往造成社會大眾對此類消息的信心降低。因此不僅調查者有責任提供詳實可靠的數據，媒體報導也應避免誤導大眾，即使是篇幅或時間有限，而身為讀者與觀眾的我們也不妨學習判讀統計數字的涵義。

媒體報導調查或實驗結果時首先應該瞭解負責調查的單位是誰，在國外常有新產品與現有暢銷品的比較，例如汽車的性能與藥品的療效，這類調查通常由製造新產品的公司支付費用，專業的研究人員雖然有良好的技術與訓練，卻很少能不受商業贊助者的干擾。而非營利的調查機構也需要外界資助，名稱為文教基金會可能是由政黨或商業團體所出資贊助的，因此很難保證結果不會被修改以符合贊助者的利益。

負責調查的單位應該提供一切有助於佐證的資料，讓外界專業人員評斷，而媒體可以過濾或摘要報導。在萵苣的安全食用問題發生時，農委會與消基會相互指責使用的統計方法不當，但民眾不明瞭調查與分析的過程，自然就會傾向於保守的選擇。記得曾有外國財經雜誌根據專家意見評判我國的國家競爭力在世界名列第十八名，也有報導指出麥迪遜(Madison)是全美最適宜居住的城市。這類的調查通常是以多種項目綜合評分所得，但是我們很難決定治安、醫療衛生、空氣及水的品質各佔總分的比重，我在美國求學時曾聽過一位統計軟體公司的經理宣稱，他可以經由比重的改變使任何城市成為最適合居住的城市。因此這類的報導如果不能詳述其評分方式，則不應視為客觀公正。

研究調查常常探討某種徵候與某種行為的關係，但是統計上的數據不保證確實的關聯。例如愛喝咖啡者多半有其他不利健康的習慣，例如熬夜、抽煙、吃過多甜食等，將他們的健康問題歸咎於咖啡則有失客觀。公正的統計數據也有可能被主觀的渲染，假設民國70年時低收入國民的年所得為20萬，高收入國民的年所得為100萬，十年後低收入國民的年所得增為35萬，高收入國民的年所得增為140萬。可能甲報會報導貧富收入的差距擴大，而同日的乙報標題卻是貧富收入的差距縮小。

問卷調查最常為人詬病的是受訪者不誠實回答問題，即使不記名調查也不能保證。我曾經在報上讀到某政府單位的調查顯示百分之九十八的民眾非常滿意或滿意自己的性生活，另外有份調查顯示百分之九的中學生有十名以上的性伴侶，調查者顯然低估了民眾的自尊心與學生的幽默感。大多數的意見調查都提供五種答案：非常同意、同意、沒意見、不同意、非常不同意，如果你當場訪問消費者是否滿意本公司的服務，幾乎不會得到負面的反應。現在學校裡流行學生對老師教學的意見調查，一般都是以正面評價的問題呈現，例如“老師的課前準備充分”，然而某大學就在其中摻入“老師的教學方式不適合本科目”，藉以篩除草率回答的問卷。

題目設計也是門學問，一個有名的例子是問祈禱時可不可以抽煙，再改問抽煙時可不可以祈禱。文字的使用也很重要，有個調查訪問雇主關於幹部的人格特質，最不重要的是“錙銖必較”，如果改為“控制開銷”結果可能就大不相同。我最近看到電視上有心理專家詢問多為學生的現場觀眾最喜愛的娛樂消遣，可選擇打電玩或玩積木遊戲或捏陶藝或出國旅遊，答案可想而知。

問卷調查或科學實驗大多採用抽樣的方式取得樣本，抽樣方法是否正確就成為關鍵所在。不僅抽樣要隨機公正，調查單位也應公佈取樣方式，包括有效樣本數目、拒絕訪問人數、回答無效人數等。我曾經接受學生的訪查，第一個問題是“你購買第二棟房子時會考慮的最重要因素？”，身為無殼蝸牛的我立刻拒絕繼續回答。新聞媒體常常對於具有爭議的事件進行民調，為了爭取時效，很可能犧牲抽樣方法的公正性。有時取樣時間過早也會導致調查結果的偏差，例如政治辯論剛結束時就進行調查，而不等到一段時間後選民的思考沈澱成熟。國內媒體大多已體認到在節目進行中主動扣應者不代表一般大眾，但是若以郵寄方式進行調查時，回收率常常偏低，這些願意提筆回答者是否代表一般受訪對象呢？

進行抽樣調查時不能忽視隨機因素，媒體報導應說明有效樣本數量與誤差範圍。如果誤差為3%，信心水準為95%的調查指出35%受訪者認為A品牌優於B品牌，30%認為B品牌優於A品牌，其他35%認為差不多或不知道。則實際的情形可能是38%比27%，也可能是32%比33%，因此我們有95%的把握可以認定調查出的差異並不顯著。有效樣本越多可以減少誤差，準確性就會提高，但是調查成本會以平方的速度成長。如果調查1000個有效樣本的誤差是3%，則2000個有效樣本的誤差大約是2.1%，10000個有效樣本的誤差才會降到1%。

民意調查的發展已經有數十年的歷史，各方面的理論與技術也趨於成熟。但是其進行過程並非大眾所能瞭解，因此若有疏失很難為讀者或觀眾所察覺。個人認為除了負責調查的專業機構應嚴守職業規範外，媒體報導也不可斷章取義或危言聳聽，至於身為資訊接受者的我們更應該瞭解統計數字的涵義，數字本身不騙人，但是有人會用數字去騙人。