選票一覽表可信度與真實性驗偽統計程式過程回顧（下）

標準差在選票真實度分析中用於衡量各投票所數據的離散程度與一致性。真實的隨機投票數據通常呈現正（或常）態分佈（68-95-99.7法則），若標準差異常過小（數據過於一致）或不符統計規律，則可能暗示數據造假。透過檢測離散度，可快速驗證選區統計結果的合理性。以下是標準差應用於選票真實度分析的關鍵點：

1.標準差的核心概念衡量變異性：標準差表示個別投票所的得票率偏離全區平均值的程度。一致性判斷：低標準差：各投票所結果非常接近，一致性高。高標準差：各投票所結果差異大，變異性高。

2.用於選票真實度檢測的原理符合常態分佈：自然的投票行為通常會形成以平均值為中心的鐘形曲線。「3\(\sigma\定律」與造假偵測：在正態分佈中，約99.7%的數據應落在平均值正負三個標準差（\(\pm3\sigma\)）內。約95.0%數據應落在平均值正負二個標準差（\(\pm2\sigma\)）內。如果數據顯示所有投票所的結果都在極小的範圍內（異常低標準差），或者完全脫離合理的機率分佈，往往是偽造數據的徵兆。

3.在選務上的應用驗偽統計：利用Excel等工具計算累積報票的標準差與離散度，可檢視大批量投票數據的邏輯合理性。異常篩選：找出顯著偏離正常標準差範圍的投票所，進行重點稽核。簡而言之，真實的投票數據會有自然的波動（標準差），過於完美、一致的數據反而不真實。

而在中選會選票可信度檢驗［驗偽］程序上，我們只要算出整個選區（全體）可信度95.0%對應的(\pm2\sigma\)正負二個標準差能否涵蓋所有的投票所，若是不能，或有局部脫離合理的機率分布，則代表有偽造嫌疑（意即選票數值不值得信賴）。

至於中選會選票真實性檢驗，則只要將全選區投票所順序重新排列，使勝選者勝票少者靠前，勝票數多者靠後，再分成八群組分別算出選票數值，再代入經過推導確定的［還原真實］與［作票數］公式，則作票伎倆無所遁形，都要公開在世人面前接受檢驗與批評。

選票驗偽公式推導，重點在大小數的比較，除了每四群相比．每二群相比之外，還有相鄰的每一群互比（這樣互比的結果，會有部分數值互相抵銷），最後得到作票數公式是負值愈靠前權數愈大，正值愈靠後權數愈大，即作票數=SUM(-3G1，-2G2，-G3，G6，2G7，3G8)，而中選會為和數＝大數＋小數=SUM(G1:G8)=SUM(G1,G2,G3,G4,G5,G6,G7,G8)

而［還原真實票數］必為［和數］－［作票數］＝SUM(4G1,3G2,2G3,G4,G5,-G7,-2G8)

小數=［還原真實］/２＝SUM(2G1,1.5G2,G3,0.5G4,0.5G5-0.5G7,-G8)

大數=（和數+作票數）/2=SUM(-2G1,-G2,G4,G5,2G6,3G7,4G8）/2

=SUM(-G1,-0.5G2,0.5G4,0.5G5,G6,1.5G7,2G8)

而要驗證選票真實度只要用［還原真實］/［中選會數值］*100%，則只有不小於100%者才能信賴，例如候選人有效票．勝票數．甚至連［選舉人數］都能依此值看出［作票手法］，即異常增或減選舉人數以左右大局。

自從2020年大選過後，個人從無到有，逐步建立了這個［選票可信度與真實性驗偽程序］，算了許多1996年之後幾乎所有選舉（縣市議員選舉及鄉鎮以下首長選舉暫時排除在外）的中選會報表，無論是總統副總統選舉，全國各縣市長選舉，各區域立委選舉，全國不分區立委選舉（政黨票），還有各種缺額補選，罷免或大罷免投票，都毫無例外，得到一個驚人的結論：所有選舉除了2012年馬英九總統唯一一次勝選為正常之外，其他都牽涉到［靠作票當選］的可怕事實，換言之，選舉作票已經成為常態，不僅執政的民進黨五次靠作票僭位總統寶座，所有曾參加過選舉的縣市長，立法委員（不管連任多少屆），全部沒有一個是清白當選（至少也是靠作票增加選票，不法貪取候選人選舉補助金），連現在在野的國民黨．民眾黨．親民黨．新黨甚至無黨籍當選者都一樣，要當選都靠作票！而我們雖然說某某人作票，其實是說［因為中選會選舉施政腐爛，涉嫌監守自盜瀆職．大規模作票，致使選舉結果張冠李戴，圖利特定政黨或個人．貪汙鉅額選舉補助金］，所有該負責的官員，不只［中選會及轄下各地方選委會官員］，還有獨攬大權的現任總統與行政院及下屬一大票官員，還有現任各縣市長，現任立法委員，通通要為這種［忍令選舉出包而置之事外的心態］付出代價，因為台灣除了致力恢復［真正的民主與乾淨的選舉］之外，還能拿甚麼對抗列強以及集權的強鄰中共政權的併吞威脅呢？

以下為歷屆總統選舉中選會報表［驗偽結果］的清單一覽表，請指教。