台灣的輿論市場上面，有許多人在討論寫論文的研究倫理、正確的引用方式與避免抄襲，最近則是全民都在google什麼是抽樣誤差，對於民意調查的進行方式非常有興趣。不過說真的，最近政治人物實在「發明」太多的統計名詞，事實上民意調查是一件非常講究科學方法的研究方式，例如抽樣誤差的計算就是有正確答案的事情，而不是政治喊價。本文就讓我們暫時政治歸政治，科學歸科學，來為大家整理一些基本的民調與統計的名詞解釋，還有本站以及友站的一些相關閱讀。
關於民調、抽樣、誤差範圍的一些基本認識
政治科學新書介紹：《回歸模型及其軼事》
這次在菜市場政治學要介紹一本2020年底才剛推出的新書，這是一本統計學的書，但是作者們開宗明義就說是替社會科學的學生準備的，而且裡面使用的範例也絕大多數是政治學、公衛、與社會學的實際例子。
《大逃離》書摘：如何衡量帝國大一統的程度？
帝國支配整個大陸的大範圍土地有多常見？帝國霸權最終陷入永久的分裂有多罕見？歐洲的國家形成經驗有多不尋常？這些問題全都需要比較評估。要回答這些問題，只能檢視帝國有多頻繁地消滅眼前的事物──或至少跡近於消滅
貝氏定理在生活中很有用，可是它到底怎麼算？
貝式定理在統計學的應用越見廣泛，也讓許多學生以為貝式定理只有跟「貝式統計推論」（Bayesian statistical inference）相關，沒用到貝式統計分析就不需要學會。其實貝式定理在生活之中是很有用的，本文以淺顯的方式介紹貝式定理的邏輯和計算方法，不僅期望讀者在學貝氏定理時確實理解那些複雜公式的由來，也希望讀者將貝式定理的邏輯思維運用到日常生活之中。要學會貝氏定理才能避免「基率謬誤」，正確地用新事件的資訊來更新我們原所信仰的先驗機率。
愛倫坡、黑天鵝、與占星術：數學是美麗的錯誤嗎？
其實，對於用數學來分析人類行為的批評，古已有之。本文朔及美國作家愛倫坡（Edgar Allan Poe）藉他小說中人物提出的「詩人比數學家更能推理」的論述，由此引出晚近對經濟學數學化的批評，最後簡短地提出作者本人對這問題的保留看法。例如不使用數學的論述，難道就一定會更好？又如批評數學模式應該批評模式之錯誤或不完全的假設，而不是批評數學。
看電影學統計：p值的陷阱 (3) – 「摘櫻桃」問題
本篇講到「摘櫻桃」問題，既然研究假設的先驗機率是如此重要，我們要如何去判定？要怎麼知道它是多少？我們必須要做文獻的分析、要建構我們的理論，在這種情況之下，會出現摘櫻桃的問題。
作者綜合閱讀文獻提出一個想法：統計學很快就會有很重大的改變，傳統的作法、用p值來作統計檢定的作法，大概再過幾年，就不容易再存在。所以大家必須要應變，這也是文章希望能夠提醒大家注意的一個問題。
看電影學統計：p值的陷阱 (2) – p值不是什麼
作者引用「玉蘭花」這部電影，除了在教學上解釋p值的概念外，認為也可以用來幫我們了解，為什麼用p值來做統計推論有可能是錯的？本篇除了討論p值不是什麼之外，也針對研究假設的先驗機率、後驗機率進行討論。
看電影學統計：p值的陷阱 (1) – p值是什麼
為什麼要談論p值的問題？因為在近十多年來，不只是政治學界，而是很多學門，特別是在科學領域，有很多文章討論傳統統計檢定方法、尤其是p值統計檢定的問題，甚至有位很有名的統計學者，Andrew Gelman寫了篇文章，叫作The Statistical Crisis in Science–「科學的統計學危機」。
本文不僅探討p值的真正的意義，即p值到底是什麼？它又不是什麼？更提醒大家，科學的結論，還有在商業上、政策上的決策，不應只靠p值來決定。
關於「推論統計」與「無罪推論」：法院判決的類比
不時聽聞司法案件的判決，讓社會上很多人覺得不滿，認為又是「恐龍法官」的錯。事後的評論者陸續提到「無罪推論」這個原則。這令人聯想到，「無罪推論」原則與推論統計「假設檢定」中的「虛無假設」有著相似性。大學部統計方法課程，到了假設檢定這個單元時，台下的年輕同胞們，常覺得困惑。在這裡，我們將「假設檢定」與司法審判過程做個連結，試圖理解法官如何由無罪推論出發，判定被控告者是否有罪。