「隨機」不是「隨便」而是「不能隨便」
以上「完訪人數、信賴水準、抽樣誤差」之間的關係，必須在符合「隨機樣本」的前提下才能實現。
「隨機性」一詞常被誤為「隨便」，其實為「等機率性」，有極嚴謹的條件，完全「不能隨便」！
若要符合「隨機性/等機率性」，則被抽出之樣本後，不可改變其機率，亦即抽出樣本後，必須「若且唯若」訪問到全部樣本、沒有更換，相關推論才能成立。
如何獲得「隨機/等機率性」樣本？就是必須要有「完整母群（或稱母體）清冊」，即所有受訪者都在同一個清冊上出現1次，這樣抽出的每個樣本的才有「等機率性」。
各民調所稱「以年滿20歲設籍在台北市的民眾為母體」，而這種母體的實體清冊根本不存在。許多坊間民調公司，以電話簿充當母群清冊，但大家都知道，當前電話簿不登記率太高，並不具隨機性／等機率性。
在符合科學條件的調查可以RDD （Random Digit. Dialing）等方法，實現虛擬母群清冊，以追求解決沒有實體母群清冊的問題。
我所知道的坊間民調公司，沒人真正做RDD，而是將收集到的「市話」和「手機」號碼資料庫中抽出號碼，再做隨機尾數，通常是改變最後2碼為隨機號。
完整的RDD 必須要做「群碼分析」即市話前6碼、手機前8碼與公告釋出的號碼是否配當？配當的程度為何？同時，必須做定時號碼資料庫更新。
不得改變樣本被抽中機率
採用類RDD 的隨機尾數，更不容易找到受訪者，當前實務上2~3天絕對訪問不到抽出的樣本，所以坊間各民調公司在開始時，就抽出11~20倍的樣本予以更換，實際隨機樣本只有5%~9%，故以上推算數字一定不正確。
如果有人被更換，被換者等於出現2次、其被抽中機率變成「原定等機率」的2倍；如果是第20次才更換到，其被抽出機率變成20倍。
所有採用玉瑪系統者，其報告之「抽樣誤差」不僅是錯的，對採用替代樣本，而形成的非隨機/非等機率樣本而言，根本是無意義的。
「統合分析」之選擇納入的資料
採用「統合分析」的首要程序，為選擇納入「統合分析」的資料。再分為：納入哪些民調公司、納入民調公司哪些報告。
納入哪些民調公司的原則有二：沒有故意做假、樣本具備分散性。
坊間無法到達樣本具備隨機/等機率性，但要至少具備分散性，亦即不得發生「整群」號碼都不在資料庫中的情形。
如果民調公司沒有持續增加新樣本、與定時檢查過濾既有樣本，甚或開始建立的來源樣本就有系統性偏差，如來自某個團體的會員樣本，則此資料庫就存在「樣本分散性」低的事實，即使不作假，也會自然產生偏差。
