仲有10日就是2024美國總統大選，美國2016年和2020年的民調結果與實際投票結果之間的差距顯著。
2016年選舉
預測結果：多數民調顯示希拉里將獲勝，並且在全國範圍內領先特朗普約3至4%。
實際結果：特朗普在選舉中贏得了關鍵的搖擺州，最終以選舉人票數勝出，儘管希拉里在全國普選中贏290萬票。
2020年選舉
預測結果：許多民調顯示喬拜登在全國範圍內領先特朗普，通常在5至10個%之間。
實際結果：拜登最終贏得選舉，但沒有預期中的大勝。在某些搖擺州仍有偏差，未能完全預測特朗普的支持。
偏差主要原因
1. 樣本誤差 Sample Bias：
民調的樣本可能並不代表整個選民群體，尤其是在一些關鍵州。例如，在2016年，許多民調忽略了白人工人階級選民的意見，這些選民在當年的選舉中對特朗普的支持率較高。
例子：在2016年，皮尤研究中心（Pew Research Center）的一項民調顯示，特朗普在白人工人階級選民中獲得了64%的支持率，而希拉里·克林頓獲得了24%的支持率。然而，這項民調的樣本中只有24%的受訪者是白人工人階級選民，而在實際選舉中，這個群體占了選民的44%。
2. 隱藏的特朗普支持者：
一些選民可能不願意公開表達對特朗普的支持，因為害怕被歧視或社交排斥。這種情況被稱為「隱藏的特朗普支持者」（Shy Trump Voters）。
例子：在2016年，英國的民調機構YouGov進行了一項民調，發現有14%的受訪者不願意公開表達對特朗普的支持。這項民調還發現，這些隱藏的特朗普支持者往往是白人男性，具有較低的教育水平和收入。
3. 民調方法的局限性：
傳統的民調方法，例如電話訪問，可能無法準確捕捉到某些群體的意見，例如年輕人或少數族裔。
例子：在2020年，美國的民調機構Public Policy Polling進行了一項民調，發現拜登在年輕選民中獲得了60%的支持率，而特朗普獲得了20%的支持率。然而，這項民調的樣本中只有15%的受訪者是年輕選民，而在實際選舉中，這個群體占了選民的21%。
4. 選民投票率的變化：
選民投票率的變化可能會影響民調的準確性。例如，在2016年，許多民主黨選民沒有投票，這可能導致民調低估了特朗普的支持率。
例子：在2016年，美國的民調機構Gallup進行了一項民調，發現希拉里·克林頓在民主黨選民中獲得了80%的支持率，而特朗普獲得了10%的支持率。然而，在實際選舉中，民主黨選民的投票率較低，這可能導致民調低估了特朗普的支持率。
5. 假新聞和社交媒體的影響：
假新聞和社交媒體可能會影響選民的意見和行為，從而影響民調的準確性。
例子：在2016年，Facebook上的假新聞可能影響了選民的意見和行為。俄羅斯被指開設8萬個Facebook假帳戶發布對立社會新聞意圖影響結果。
另外根據一項研究，Facebook上的假新聞可能導致了希拉里在選舉中的支持率下降了4個百分點。
6. 選舉日的事件：
選舉日的事件，例如天氣或投票站的問題，可能會影響選民的投票率和選擇，從而影響民調的準確性。
例子：在2016年，美國的一些州出現了投票站的問題，例如投票機故障或投票站關閉。這些問題可能影響了選民的投票率和選擇，從而影響民調的準確性。
7. 民調機構的偏差：
民調機構可能存在偏差，例如在樣本選擇或問卷設計方面，這可能會影響民調的準確性。
例子：在2020年，美國的民調機構Rasmussen Reports進行了一項民調，發現特朗普在全國範圍內獲得了49%的支持率，而拜登獲得了45%的支持率。然而，這項民調的樣本中只有27%的受訪者是民主黨選民，而在實際選舉中，這個群體占了選民的31%。
今次2024總統選舉又準唔準？
今次大選的傳統媒體民調和賭場的結果也有很大的距離。主要民調顯示雙方支持率差不多，但要睇準確預測可以睇賠率，聰明錢從來都在賭場，賠率就可以反映出來，平均主要賭場的賠率，Trump的支持率近一個月進一步大幅泡離對手，基本上是贏緊。
咁最受惠的其中一個版塊就是比特幣，因為Trump 是比對手更持有開放態度。加上Halving後，近月加密貨幣有比較少大消息影響價格，所以近日Bitcoin又被推上$69,000的水平，今早有些回調，但隨著大選臨近，比特幣創新高日子不遠矣。
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