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Event / できごと

リテラリー・ダイジェストの失敗

The Literary Digest debacle
AD1936年11月3日
重要度 5
大英帝国カナダアメリカ合衆国アメリカ合衆国デンマークメキシコDominion of NewfoundlandホンジュラスキューバグアテマラAD1936年11月3日ニューヨーク
このできごとには、まだ自由に使える図版が見つかっていません。 代わりに、このデータベースが持っているAD1936年11月3日の版図を描いています(10勢力)

概要

雑誌リテラリー・ダイジェストは、それまで四回、大統領選を的中させていた。1936年は千万通の葉書を送り、二百四十万通の回答を得る。予測はランドン勝利、ローズヴェルトは四割強。結果は、ローズヴェルトが六割を超える圧勝だった。名簿を電話帳と自動車の登録から作ったため、大恐慌下で電話と車を持てる層に偏っていた。回答した者だけが集計されたことも効いている。一方、五万人の設計された標本で当てたギャラップが世に出た。数の多さは、偏りを直さない。

場所

ニューヨーク
40.71°N -74.01°E · アメリカ合衆国

関わった人(1)

ジョージ・ギャラップAD1901年11月18日–AD1984年7月26日 · 当てた

本文

**実績**。

(——**『リテラリー・ダイジェスト』**誌**。

〈**——**1916年から、**大統領選を、予測してきた**。

**——**1916年(ウィルソン)、1920年(ハーディング)、1924年(クーリッジ)、1928年(フーヴァー)、1932年(ローズヴェルト)。

**——**五回、連続で、**当てていた**。

**〈——1932年は、**得票率の誤差が、1%未満**である。〉**

**——**そして、**「模擬投票」**(straw poll)**として、**広く、信用されていた**。〉)

**1936年**。

(——**方法**。

〈**——**葉書を、**約1,000万通**、送った**。

**——**そして、**約240万通**の、回答を、得た**。

**〈——史上最大の、世論調査である。**

**——そして、**いまも、その規模を、超えるものは、稀である**。〉**〉

**——**名簿**。

〈**——**電話帳**。

**——**自動車の登録**。

**——**クラブの会員名簿**。

**——**そして、**自誌の購読者**。〉

**予測**。

〈**——**アルフレッド・ランドン**(共和党)——**約57%**。

**——**フランクリン・ローズヴェルト**(民主党)——**約43%**。

**——**そして、**「ランドンが、勝つ」**。〉

**結果**(1936年11月3日)。

〈**——**ローズヴェルト——**60.8%**。**選挙人、**523人**。

**——**ランドン——**36.5%**。**選挙人、**8人**。

**〈——メイン州と、ヴァーモント州だけ。**

**——アメリカ史上、**最も一方的な大統領選の一つ**である。〉**

**——**誤差、**約19ポイント**。〉)

**なぜ、外れたか**。

(**(1)**名簿の、偏り**。

〈**——**1936年**である**。

**——**大恐慌の、最中**。

**——**そして、**電話と、自動車を、持てる人**は、**どういう人か**。

**〈——比較的、豊かである。**

**——そして、**共和党を、支持する傾向が、強かった**。〉**

**——**1936年の選挙は、**階級によって、票が、はっきり分かれた**選挙である**。

**〈——ニューディール。**

**——そして、労働組合。〉**

**——**だから、**この偏りが、**そのまま、致命傷になった**。

**〈——1932年までは、**そこまで、階級で割れていなかった**。**

**——だから、同じ方法で、当たっていた。〉**〉

**(2)**そして、**回答の、偏り**。

〈**——**1,000万通、送って、**240万通**の回答**。

**——**回答率、**約24%**。

**——**では、**答えなかった、760万人**は**。

**——**そして、**「不満を持っている人ほど、**答える」**という傾向が、**指摘されている**。

**〈——現状を変えたい人が、葉書を出す。**

**——満足している人は、出さない。**

**——後の研究が、**この効果のほうが、名簿の偏りより、大きかった可能性**を、指摘している。**

**〈スクワイア(1988年)の分析。〉〉**〉

**——**つまり**。

〈**——**二百四十万という数**が、**何の役にも、立たなかった**。

**——**むしろ、**その数が、**確信を、強めた**。〉)

**ギャラップ**。

(——**同じ選挙で**。

〈**——**ジョージ・ギャラップ**は、**約5万人**の標本で、**ローズヴェルトの勝利を、予測した**。

**〈——実際の得票率との誤差は、**6ポイントほど**である。**

**——決して、正確では、無い。**

**——そして、**方向は、当てた**。〉**

**——**さらに、彼は、**選挙の前に、**ダイジェストが外れることを、予測して、公表した**。

**〈——「彼らの方法は、**このように、偏っている**」。**

**——そして、**ダイジェストの名簿と同じ方法で、小さな標本を取って、**

**——「彼らは、こういう結果を出すだろう」**と、当てた。**

**——それも、当たった。〉**

**——**そして、**それが、**彼の名を、決定的にした**。〉

**——**ただし**。

〈**——**彼の方法も、**完全な無作為抽出では、無い**。

**——**「割当法」**(quota sampling)である**。

**〈——「男性を何人、女性を何人、この年齢層を何人」と決めて、**

**——調査員が、**その枠に合う人を、自分で見つけて、聞く**。**

**——そして、**誰を選ぶかは、調査員の判断**である。〉**

**——**そして、**十二年後**。

**——**それが、**破綻する**。〉)

**1948年**。

(——**トルーマン対デューイ**。

〈**——**ギャラップ、ロパー、クロスリー**——**三社とも、**デューイの勝利を、予測した**。

**——**そして、**トルーマンが、勝った**。〉

**——**『シカゴ・デイリー・トリビューン』**が、**「デューイ、トルーマンを破る」**という見出しで、**刷ってしまった**。

〈**——**そして、**トルーマンが、**それを掲げて、笑っている写真**が、**最も有名な報道写真の一つ**になった**。〉

**原因**。

〈**(1)**割当法の、限界**。

**——**調査員が、**話しかけやすい人**を、選ぶ**。

**(2)**そして、**調査を、**早く、やめすぎた**。

**〈——十月の半ばで、打ち切った。**

**——そして、**最後の二週間で、票が、動いた**。〉**〉

**——**そして、**この失敗の後、**業界が、無作為抽出**へ、移った**。

〈**——**社会調査研究センター**(ミシガン大学)と、**全国世論調査センター**(シカゴ大学)**が、**それを、主導した**。〉)

**そして、いま**。

(——**同じことが、**繰り返し、起きている**。

〈**——**1992年、イギリスの総選挙**。

**〈——「シャイ・トーリー」効果。**

**——保守党に投票する人が、**そう答えなかった**。〉**

**——**2015年、イギリス**。

**——**2016年、EU離脱の国民投票、そしてアメリカの大統領選**。

**——**2020年、アメリカ**。

**〈——特に、**州ごとの誤差**が、大きかった。〉**〉

**——**そして、**教訓は、**九十年前と、同じである**。

〈**——**「数の多さは、**偏りを、直さない」**。

**——**そして、**「誰が、答えていないか」**を、**考えなければならない**。〉)

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