隨著2020選戰倒數，各家民調也紛紛發表最新結果，但明明調查母體皆為台灣民眾，民調結果卻差距甚大，也有不少人因此認為坊間民調作假、不可信。對此，便有退休大學教授吳統雄投書中時解釋，在手機普遍使用、年輕受訪者偏少的情境下，把兩者加入加權項目，看似理所當然，但實則「違反科學原理，反而會擴大誤差」，而在民調長期一面倒之下，恐直接影響選舉勝負。
吳統雄舉例，2018年選舉的43個封關預測，沒有任何一個民調的主要候選人的真實得票率都符合宣稱，而其中37個民調，即86%的民調，與至少1位主要候選人的誤差在10%以上，這與坊間民調經常宣稱的「誤差為正負3%」，差距甚大，根本毫無參考價值可言。
吳統雄也解釋民調的統計意義，要能從少數樣本可以猜出全體民意，必須在抽樣時符合「隨機性」，隨機不等於隨便，真正意義是「等機率性」，即母群中每一個樣本都有相同機率被抽中。
而為了達到「隨機性」，則必須有2項條件，一是取得完整的「母群清冊」，二是樣本選定則不能更換。吳統雄也直接戳破現今坊間民調的錯誤作法，在第一輪訪問的受訪率通常低於20%的情況下，因應做法即是抽出11倍樣本以供替換，而非是同一樣本，而這麼做，則已經不是民調公司所宣稱的「有效樣本」為1000個，而是在11000個樣本。
吳統雄也說，民調所稱「隨機」，事實上全部未滿足此條件，他解釋，由於當前對手機並無法設計完整虛擬清冊，手機號碼無論是自己收集的、買來的、或是加了隨機碼，都是不完整的。想接觸手機使用者，所以直覺性地加入手機號碼的抽樣清冊，但在清冊不完整的前提下，反而是降低「隨機性／等機率性」，因此更擴大誤差。
而在年輕人加權方面，也是同樣道理，吳統雄解釋，年輕人普遍投票比例低，會去投票者通常是意識型態比較鮮明、政治態度較積極者，這些也通常是願意回答選舉民調的年輕族群中的少數，在經過加權之後，這些人就變成了虛胖的多數，造成巨大的扭曲。
吳統雄最後也提醒，扭曲的民調結果會影響選情，他舉例某案例，甲候選人事實上勝選乙候選人3%以上，但經錯誤的坊間民調加權後，甲候選人反以45.17：54.83，大幅落後乙候選人近10%。吳也表示，自己認為這次選舉利於綠營，原因在於選民中有15%「輕泛藍」，這些人可能因為民調結果的錯誤差距而選擇放棄投票。
