كيف استطاع جورج قالوب التنبؤ برئيس أمريكا القادم بشكل دقيق بينما فشلت مجلة Literacy Digest في التنبؤ رغم استخدامها بيانات أكثر بكثير من بيانات قالوب؟

حكاية توضح ضرورة الموازنة بين حجم البيانات وطريقة جمعها

#علم_البيانات https://t.co/yjFrUOZ1OL

في الانتخابات الامريكية عام 1936م وفي استطلاعات الرأي بخصوص من سيفوز بالرئاسة، قامت مجلة Literacy Digest باستطلاع شمل 2.4 مليون شخص في واحد من أكبر وأغلى استطلاعات الرأي في التاريخ وكانت النتيجة التنبؤ بفوز المرشح ألفريد لاندون بنسبة 57% مقابل 43% للمرشح فرانكلين روزفلت https://t.co/a19DHy4QCM

في المقابل قام جورج قالوب باستطلاع للرأي لمعرفة الرئيس القادم لأمريكا، شمل استطلاعه 50 ألف شخص فقط، وكانت نتيجة الاستطلاع التنبؤ بفوز فرانكلين روزفلت، ياترى من فاز بالنهاية برئاسة أمريكا؟ https://t.co/KGNm1CivYQ

كانت نتيجة الانتخابات فوز روزفلت بنسبة 62% مقابل 38% لـ ألفريد لاندون، هامش الخطأ في استطلاع المجلة 19% وهو أكبر هامش خطأ في تاريخ استطلاعات الرأي العام، بينما استطاع قالوب التنبؤ بشكل صحيح باستخدام عدد 2٪ فقط مقارنة بالمجلة.. تُرى ماسبب خطأ استطلاع المجلة ودقة استطلاع قالوب؟ https://t.co/vQ2pYa7SFx

استهدفت مجلة دايجست 10 مليون شخص من خلال دليل الهاتف والقوائم البريدية وقوائم الاشتراك في المجلة، استجاب منهم 2.4 مليون على الاستطلاع وهم العينة التي استخدمتها المجلة في التنبؤ، وهنا وقعت المجلة في مشكلتين: الاختيار المتحيز (selection bias) والاستجابة المنحازة (nonresponse bias)