2024 年的世界大事：美国总统大选民调一览 - R Coding Visualisation

我们能在多大程度上相信美国总统大选的民调？ 预测参差不齐，战场各州实力接近，您想知道谁会赢得这场竞争激烈的大选吗？ 在本篇文章中，我们将介绍全国和战场各州的民调数字，以及如何用 R 代码将数据可视化。我们将为您提供美国选举制度的全貌，以及当前民调的快照，敬请关注！

美国总统大选的结构：战场州为何重要？

美国总统大选是一次选举团投票50 个州和哥伦比亚特区分别获得选举人票，选举人票的数量根据各州的人口规模而有所不同。例如，加利福尼亚州拥有最多的 55 张选举人票，而怀俄明州只有 3 张。 在每个州赢得最多选票的候选人将获得该州的所有选举人票。胜者为王)大多被采用。

这一系统解释了为什么某些被称为 "战场州 "的州的选举结果如此重要，而不仅仅是大州。 竞争者这个州的选举经常出现波动，而在这次选举中 威斯康星州、内华达州、宾夕法尼亚州等。属于这里。 赢得 270 张选举人票成为总统因此，这些州的选举结果会对大选走向产生重大影响。

以下是本次选举中七个战场州所拥有的选举人票数：总共 93 张选举人票，占赢得总统职位所需的 270 张选举人票的很大一部分。

战场州支持率：特朗普与哈里斯的激烈角逐真相

例如，哈里斯在威斯康星州以 0.21 的 TP3T 领先，特朗普在内华达州以 0.21 的 TP3T 领先。 以下是各州的情况。 此数据基于 选举分析网站 538从

民调误差与现实，我该相信什么？

民调总是存在一定的误差，尤其是在美国总统民调中，摇摆州的平均误差估计为 3.4%p。 为了更直观地理解，我们将使用 R 代码来将数据可视化。

用 R 代码可视化美国总统大选民调差距

这一次，我们将使用 R 代码将战场各州的民调数据可视化，让我们对各州的民调差距和误差率一目了然。

#L 加载所需软件包
library(ggplot2)

#Prepare the data
data  0)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", color = "black", width = 0.7) +
geom_errorbar(aes(ymin = 边界值 - Poll_Error, ymax = 边界值 + Poll_Error), width = 0.2) +
scale_fill_manual(values = c("red", "blue"), labels = c("Trump leads", "Harris leads")) +
labs(title ="Polling gaps and margins of error in battleground states"、
x = "州", y = "民调差距（%）") +
theme_minimal()
theme(legend.position = "top") +
guides(fill = guide_legend(title = "主要候选人"))

逐行代码说明

1. 加载软件包 ggplot2 软件包是 R 中最常用的数据可视化软件包。
2. 准备数据：生成数据，包括比赛名称、胜负关系和民调误差。
3. 建立一个基本的图表结构：使用 ggplot() 将 x 轴设置为国家，y 轴设置为胜负关系，并根据候选人的优势给条形图着色。
4. 添加条形图：使用 geom_bar() 绘制条形图，显示每位候选人的支持率差距。使用 fill = Margin > 0 用蓝色显示哈里斯的领先优势，用红色显示特朗普的领先优势。
5. 添加误差幅度：使用 geom_errorbar()，为每个有争议的州添加民调误差幅度，以反映实际结果的波动性。
6. 设置颜色：使用 scale_fill_manual() 指定特朗普和哈里斯的主要颜色。
7. 添加标签和标题：使用 labs() 设置图表标题和坐标轴标签，以加深理解。
8. 主题设置：使用 theme_minimal() 设置简洁的背景，并将图例位置调整到顶部。

为什么民调不可信：历史数据的教训

民调是重要的信息来源，但也可能与选举的实际结果大相径庭。 2016 年和 2020 年的美国总统选举就是最好的例子。在 2016 年大选中，民调大多预测希拉里-克林顿（Hillary Clinton）会获胜，但唐纳德-特朗普（Donald Trump）最终获胜。 在战场州，民调的误差幅度特别大，民调对特朗普的核心选区（如教育程度较低的白人工人）的代表性不足，使他获得了比预期更多的支持。

同样的情况也发生在 2020 年，当时预测乔-拜登（Joe Biden）将会获胜的结果是正确的，但在各州的胜率却比预期的要小得多，而且还出现了 "害羞的特朗普 "现象（不在民调中出现的特朗普支持者）。民调毕竟是以样本为基础的，存在某些群体代表性不足或过高的风险。

此外，随着民意调查方法从电话转向网络，参与调查的方式不同，答复率和可靠性也会不同，尤其是政治倾向强烈的人更有可能参与调查，这可能导致中立选民的代表性不足。

这一错误很可能会在 2024 年大选中重演，因此将美国总统支持率视为一种趋势而不仅仅是一个数字非常重要。

总结：谁会获胜？ 民意调查不会告诉我们！

总之，2024 年美国总统大选预计将是历史上最接近的选举之一。我们希望这篇文章能让您更好地了解美国总统大选，并期待看到选举结果！