高雄市長韓國瑜前一陣子說，「三位台大法律系總統害慘台灣。」這話不一定正確，卻點出了念法律有利於當總統的事實。念法律方便從政不難理解，但念法律有何不利於從政之處，就比較少人知道了。
答案在此：法律系是法學院、社會科學院裡唯一不必修統計學的科系。有什麼負面影響？目前就有一個例子：在這波「手機民調vs.市話民調」的爭論裡，如果你沒有統計學的概念，就會想當然爾，然後做出錯誤判斷。
去年公投告訴我們：市話比手機準確
台灣手機普及率幾乎百分百，而有三成手機族，尤其是年輕族群沒裝市話，因此，用手機來做民調比起市話更加可信，因為每個人都有接到抽樣電話的機會。這樣的看法，以常識而言並沒錯，問題就出在手機族與市話族的表態率並不一樣。
以去年的同婚公投來說，學者做過實證研究，方法乃以手機與市話分別來做民調，結果發現手機民調的數據與公投有明顯落差，而市話民調則是比較準確，原因就出在接到手機民調的人，比起市話更願意回答民調（但不一定會去投票），因此造成誤差。
所以說手機民調雖然讓更多人有機會接到民調，但選樣偏誤比較大，很可能在電話裡說要支持，但只是嘴上功夫，選票不會入匭。
反觀市話民調，因為已有幾十年歷史，其準確度早已獲得驗證，比如根據英國去年的大規模調查，即使在手機時代，只要加權做得好，傳統民調或者市話與手機混合民調的準確度仍是十分可信。試想，如果手機民調更準確，為什麼市面上的選舉民調沒有大舉採用？理由就出在手機民調的準確度還需更多驗證。
其實賴蔡在年輕族群的支持度差異不大
在民進黨2020總統黨內初選爭議裡，蔡英文陣營之所以提出手機民調的要求，乃以為年輕族群比較支持蔡英文，而年輕族群比較多手機族，如果不納入手機民調，那麼接到民調的大都是支持賴清德的中老年人，其實這也是誤解。
須知以最新民調來看，蔡英文在年輕族群確實領先賴清德，但幅度非常小，而且，如果在市話民調裡接到電話的年輕族群太少，便會依據統計原理給予加權，以反映整體選民結構。
有人說，用接到市話的族群來加權換算出手機族數據，準確嗎？以目前做過手機民調的媒體數據來與純市話民調相較，可以發現蔡賴兩人在年輕族群的支持度在兩種民調裡並無明顯差異。
除了手機、市話之爭，還有2個初選關鍵
賴清德學醫出身，當然念過統計學，但他只是堅持市話民調，沒有想到其他兩個可能影響初選結果的問題。
第一個問題是，對比式民調要怎麼做？與藍營對比是一定要的，但要不要加入柯文哲，形成三角民調，就是一個問題了。柯文哲顯然在五月底以前不會表態是否參選2020，而如果民進黨在五月底將柯文哲納入對比式民調，結果到了六月他宣布不選，豈不白做民調？
第二個問題是，在三角民調裡，目前數據顯示，蔡英文與賴清德的差距很可能在1%以內，而民進黨雖然已經採用了高達15,000份樣本的民調，降低了抽樣誤差，但也是位在1%左右之譜，因此，很可能蔡賴誰出線只能靠機率決定。也就是說賴清德雖然些微領先蔡英文，但很可能會被抽樣誤差擊敗。
當然，要有統計概念，不一定要修統計學分，但要自修統計非常不容易，比如已經宣布參選國民黨2020黨內總統初選的郭台銘就說，他支持手機民調，「只要不是政治問題都可以克服」，言下之意是用錢就可以解決。
錯了！政治問題以外，還有許多錢無法解決的事，比如要驗證手機民調的準確性，必須有選舉投票數據佐證，但最近的一場選舉就是2020那場。
最懂民調的柯文哲：手機會有校正麻煩
最懂民調，也最相信民調的政治人物，當屬柯文哲。他一下子就看出手機民調有「校正麻煩」的問題，而且只有他自己可能被民調方法影響，因為年輕族群的支持度以他最大。在學校修過統計學的政治人物不可勝數，但能夠馬上抓到訣竅，將老師所教應用在陌生領域，柯文哲是箇中奇才。
柯文哲的學習能力太強大，雖是素人，很快就掌握到吸引群眾的方法，並且學得柔軟身段，只要情勢需要，馬上就能自我調整，不會死守教條。政治人物經常高估自己，寧願相信直覺也不相信民調，比如蔡英文最近被問到民調輸給韓國瑜時竟說，「跟一般人理解剛好相反」，就是一例。
柯文哲就不會講這種話，而且如果不是因為採取這樣的科學態度，在去年連任台北市長之役，緊盯民調並藉以調整競選策略，他恐怕已經落選。
選舉、民調都是行為科學，候選人要跨出同溫層
雖然熟悉統計原理有助於解讀民調，但選舉總是帶來激情，即使民調專家也可能喪失現實感。比如去年的高雄選戰，韓國瑜最慢在投票前三個月就已在媒體民調上明顯領先陳其邁，但民進黨卻認為自己的民調最準，別人都是別有用心，一副老神在在的模樣，直到選票開出才掉淚。
為什麼？因為主觀上他們認定，選民怎麼可能糊塗到支持一個草包？即使客觀民調端到眼前，也會揮揮手撇過頭去，不屑一顧。政治人物的狂熱支持者更不用說，總是被藍綠敵對情緒淹沒，只相信「同溫層」氛圍，不想看到讓自己不高興的民調。
當代選舉已是一種行為科學，而民調是其中最能被候選人掌握的科學技術。能客觀解讀民調，並依據民調調整選戰策略的人，當然會比其他人多了一份勝算。
