觀察美國總統大選有很多陷阱，因為美國的大選也是有很多競選花招，例如會拋狀況，出題目給對手，考驗其危機處理能力，這是非常管用的一招。
不過，我這裡要來先談一下民調的問題，因為目前對選情的觀察，離不開現在的民調。
民調出狀況，最有名的案例，應該是1948年的大選，蓋洛普民調預測共和黨的杜威會贏，結果票開出來是民主黨的杜魯門獲勝，可是一些搶時間的報紙已經把頭版印成杜威獲勝，杜魯門就笑嘻嘻地拿著這個報紙頭版給記者拍照。
經過研究的結果，發現是出現嚴重的「抽樣誤差」，就是蓋洛普民調機構打出去的電話，通常不容易或者比較少抽到民主黨的支持者，因為他們通常在社會底層，可能要出去工作討生活，不容易在家裡等電話。
有了這個教訓，民調機構在方法設計上有了創新，就是把選民的特質分類，例如男性女性，白人黑人，高所得低所得，高學歷低學歷， …，等等，然後根據選民的不同特質來給不同的權數，希望透過這樣的加權平均的調整，讓抽樣到的受訪者能逼近/代表 選民母體。這就是說，媒體上報導的民調都是「加工過的民調」。
再來一次民調出狀況的，就是上一次2016年的總統大選，選前所有主流媒體的民調全部是預測希拉蕊會獲勝，可是票開出來是川普贏。
後來研究的結果發現，是有一向選民特質被民調忽略了，沒有調高它的權數，這個特質是「低學歷」。然後回去追一下，發現在2012年的時候， 低學歷確實沒有對選舉有重要影響。但是，如果在2016年的民調有提高低學歷的權數的話，那麼就可以發現川普會贏。
這就是說，我們現在所看到的民調，都是被民調機構加工過的民調，都會有加權平均。可是，民調機構對大選的選情的研判，可能也會有專家的盲點，應該要提高權數的選民特質卻沒有提高，所以沒有辦法完全解決抽樣誤差的問題。
目前2020年的大選，又碰上這個問題，就是選情太詭異，因為出現了前所未見的疫情，所以選情就難以預測了，例如，會陷入追究責任的問題，到底有多少責任是在中共的擴散武漢病毒，又有多少責任是在川普政府的應對失策，顯然有得談，是選民要判斷的。在這裡，民調專家很難事先測出選民母體的真正投票意向。
川普的支持者偏社會底層，他們
1）會被民調抽樣到嗎？
2）被抽到之後會據實回答，還是隱藏自己的真正意向？
3）然後，民調之後，會真的出去投票嗎？這是投票率的問題。
所以，根據現有的民調，就去認為拜登會是大選的贏家，其實基礎很脆弱。他是挑戰者，在民調上的領先幅度這麼低，約5～6%，根本守不住，會被現任者輕易超車。
美國選民知道拜登不能當總統，可是，也不能七早八早就表態支持川普，因為這樣子一來，現任者川普就躺著選就好了，整個大選會變成垃圾時間。這樣也不行。所以通常選民會先支持挑戰者，或不明白表態支持現任者，一直到最後時刻票開出來，才見真章。
回想一下去年的台灣大選，在民調上也是挑戰者先領先，甚至於是遙遙領先，最後票開出來，是現任者獲勝，而且是獲得大勝。
結論是，在民調上，挑戰者領先完全是正常現象，但是，如果領先的幅度不夠大的話，挑戰者等於已經提前出局，因為進入選前最後一個月很容易被翻盤。
——作者脸书，标题为转贴者所加
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