2019-2020 臺灣選民結構追蹤與各縣市選民分布推估:

【臺灣選民結構追蹤】
1、政黨支持度民調來源:TVBS政治大學美麗島民調
2、政黨支持度趨勢圖為上述民調彙整加權(依調查時間序列加權)後之算術平均數


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【當前藍綠支持度推估】
1、政黨支持度百分化趨勢圖為上述民調彙整加權後,以2016年總統大選為基期推估
2、虛線部份為含趨勢之預估值,隨當月新發布之民調不定時更新。



【當前選民結構分布推估】
1、當前選民結構分布以各直轄市及縣市的選民結構模型推估(作者 Sleepingstar )
2、模型詳細研究方法請連結---臺灣選舉地理:各直轄市及縣市的選民結構模型


當前各縣市直轄市及縣市選民結構分布地圖
灰色:藍綠差距在 +/- 5% 之內
淺綠、淺藍:藍綠差距在 +/- 5%~10%
深綠、深藍:藍綠差距在 +/- 10% 以上

原始 SVG file 由維基人 Sleepingstar 提供


當前泛藍、泛綠兩大陣營各立法委員選舉區支持率推估
*註:立委選舉區支持率推估模型請連結---臺灣選舉地理:選民結構模型(二)



【TVBS民調】 『政黨傾向』交叉表彙整

來源連結: 40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58


【美麗島民調】 台灣民眾政黨傾向的追蹤分析
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【國立政治大學選舉研究中心】臺灣民眾政黨偏好趨勢分佈



原始圖片與資料來源:國立政治大學選舉研究中心重要政治態度分佈趨勢圖


【泛綠陣營歷年得票率】


【2018年直轄市長及縣市長選舉結果地理分布】


原著:維基百科-----Liaon98


【2016年中華民國總統選舉地圖】


【2016年中華民國立法委員選舉選舉地圖】


留言

  1. 台北市應該藍+5或6好像比較對
    歷屆總統大選都至少比總平均多5趴
    但無情的模組分析 我尊重

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    1. 大大說的沒錯!
      當全國支持度藍:綠=50%:50% 時,台北市支持度的確介於『藍+5~+6』之間
      因為縣市與全國得票相對分布採用三元為主的多項式迴歸,所以當藍:綠=55%:45%,台北市會介於『藍+4~+5』之間

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  2. 屏東第二選區泛綠只有+5嗎?感覺不只欸。

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    1. 屏東第一選區包含淺藍的屏東市,泛綠有+10這麼多嗎? 小編辛苦了!

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    2. 感謝大大建議!

      2016:
      屏東縣第01選區 +10
      屏東縣第02選區 +5
      屏東縣第03選區 +9
      屏東縣2020減少一席立委,經過初步計算
      屏東縣第01選區 維持+10,屏東縣第02選區 維持+5

      對了!這裡沒有所謂的小編,只有在下一人,也許計算過程有誤,有時間會再確認是否有誤。

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    3. 想問一下大大請問那個+10是甚麼意思?

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    4. 屏東縣第01選區 +10
      表示
      2016年小英全國得票率56%,那麼東縣第01選區可能的得票率會有56%+10%=66%(當年實際得票為65.4%)
      2012年小英全國得票率46%,那麼東縣第01選區可能的得票率會有46%+10%=56%(當年實際得票為57.2%)
      2004年阿扁全國得票率50%,那麼東縣第01選區可能的得票率會有50%+10%=60%(當年實際得票為60.6%)

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    5. 所以是拿2016年的來判斷嗎

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    6. 目前以2019政黨支持度來計算,未來會再加入2020總統大選民調,
      又立委得票率和總統大選得票率互相連動,所以各選區立委得票可以用這些數據來作初步預測(人選也很重要)。

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    7. 那請問為何有些地方泛藍有過半但上面卻顯示綠+1呢

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    8. 2019政黨支持度綠目前45%,
      綠+1:表示該選區推估綠營支持度=45+1=46,此時藍營支持度則推估為過半之54%。

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    9. 謝謝版主~~畢竟這次的立委選區屏東縣有大幅改變,我也沒有詳細去算過,只是憑我的家鄉在屏南選區的看法,辛苦版大了。

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    10. 另外有可能是因為屏南選區有很多原住民鄉鎮,但立法委員選舉並沒有劃入原住民,所以會不會這樣影響數字呢?謝謝版大~~

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    11. 當然會
      但是原住民人口數不會占太多

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    12. 原住民在台東縣選區就很明顯,
      另外這個數據主要是『總統大選與政黨得票』的多項式迴歸,立委選舉還是要考量候選人等因素。

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    13. 屏東市淺藍,丟進其他深綠鄉鎮就被稀釋的差不多嘞

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