CCF20090321023

ną populację na grupy zawodowe instytut stara się wybrać spośród ogółu ludzi pracujących w danym zawodzie pewną liczbę osób, które traktuje jako reprezentatywne dla różnych tendencji panujących w odnośnej grupie zawodowej; odpowiedzi tych osób na zadane pytanie służą za podstawę oszacowania, jaki odsetek ludzi należących do danej grupy zawodowej posiada taki czy inny pogląd na określony temat. Tak samo można postępować grupując badaną populację według klucza terytorialnego — gdy idzie o wynik przyszłych wyborów; ci bowiem, którzy dobrze znają jakiś rejon, mogą stosunkowo dokładnie oszacować prawdopodobny wynik wyborów w tym rejonie.

Nie wykluczone (choć trudno tutaj o pewność), że gdy chodzi o okręgi terytorialne czy grupy zawodowe liczące po milion osób, to taka szacunkowa ocena oparta na wypowiedziach ekspertów może być lepsza czy choćby równie dobra jak ocena na podstawie wyboru losowego (która może w jednym przypadku na dziesięć zawierać odchylenie w górę lub w dół o ponad 8%). Stwierdziliśmy już, że wybór losowy — wobec całkowitej przypadkowości odchyleń — ma tę zaletę, iż sumując liczne wyniki częściowe niwelujemy w pewnęj mierze odchylenia dodatnie i ujemne, osiągając w ten sposób błąd średni procentowo mniejszy. Trudno rozstrzygnąć, czy rzecz się ma tak samo, jeśli chodzi o szacunkowe oceny oparte\na wypowiedziach ekspertów.

Przytoczymy pewien przypadek skrajny: wiadomo, że wielka partia polityczna rozporządza wieloma środkami informacji i wbrew oficjalnemu optymizmowi, którego nie może się przecież wyrzec, potrafi oszacować wyniki głosowania w każdym okręgu wyborczym na tyle dokładnie, że odchylenia wyniosą nie więcej niż 3 lub 4°/o (np. 53% lub 54% zamiast 50%); gdyby jednak odchylenia te miały w każdym przypadku ten sam znak, wynik globalny zawierałby błąd równy (procentowo) przeciętnemu odchyleniu wyników częściowych, a więc wyższy niż przy wyborze losowym, mimo że błędy częściowe byłyby tu zapewne niższe niż przy zastosowaniu wyboru losowego.

Szczegółowa dyskusja rozmaitych metod badania opinii publicznej wykraczałaby poza rajmy tematyczne, tej książki; naszym zadaniem było jedynie wyłożyć kilka zasad ogólnych, jakie można wydobyć analizując owe metody. Zakończymy ten rozdział paroma uwagami na temat „imitacji przypadku”.

(23) imitacja przypadku

Nasuwa s-ię pytanie, czy nie można by zastąpić wyboru losowego, operacji ślepej a złożonej, przez jakąś procedurę wyboru świadomego, która posiadałaby te same zalety i może nawet dawała jakieś dodatkowe korzyści. Kwestia ta wiąże się z zagadnieniem imitacji przypadku. Czy można zastąpić ruletkę urzędnikiem, który (umieszczony tak, aby nie widział graczy i nie wiedział, na jakie numery stawiają) na sygnał oznajmiający, że gra rozpoczęta, wskazywałby dowolnie przez siebie wybrany numer wygrywający? Urzędnik ten powinien, oczywiście, wybierać numer zerowy nie częściej, przeciętnie biorąc, niż raz na 37 gier. Pozostawmy jednak na boku kwestię zera i załóżmy, że urzędnik wybiera dowolnie numery czerwone lub czarne. Czy mógłby on imitować przypadek, tj. wybierać numery czerwone i numery czarne w kolejności nieprzewidywalnej dla graczy, którzy powinni mieć zawsze jednakowe szanse wygranej — czy stawiają na czerwone, czy na czarne. Łatwo zauważyć, że jedyny sposób, w jaki nasz urzędnik mógłby zapewnić sobie taki wynik, to wyłączyć pamięć, odrzucić wszelki namysł i starać się rzeczywiście przypadkowo odpowiadać na każdy kolejny sygnał, nie zwracając najmniejszej Uwagi na swe poprzednie odpowiedzi. Gdyby bo-

51

4*