理想點
把每個投票者放到一條看不見的政策軸上，位置的選法要讓「誰跟誰投得像」被解釋得最好。這條軸是估出來的，不是先量好的。
又稱：ideal point、理想點模型、spatial voting、空間投票
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它在說什麼
理想點是空間投票理論給每個投票者標定的位置。想像一條看不見的政策軸，從最反對到最贊成，每位議員或法官在軸上有一個點，就是他的理想點。理想點模型的工作是反過來做：只看得到一格一格的贊成、反對票，要估出每個人該站哪裡，才能把整張投票表解釋得最好。位置是模型估出來的，本身沒被直接量過；這種被投票間接透露、要靠模型還原的量，統計上叫潛在特質。
一個具體例子
Poole 與 Rosenthal 的 NOMINATE 從美國國會幾十年的點名投票，回收出一條主導的左右維度，多數表決光靠這一維就解釋得夠好。把同一套想法帶進法院、並讓位置隨時間走的是 Martin 與 Quinn：他們用貝氏 MCMC 估美國最高法院大法官的動態理想點，看得出某位大法官這些年往哪個方向漂。Clinton、Jackman 與 Rivers 則把這種空間投票模型正式寫成項目反應模型，推論對象從投票紀錄轉成理想點與議案的切點。
它的好處與代價
好處是它把「立場」變成可比、可放圖、帶不確定性的數字，一條軸就排得出誰左誰右。代價有兩層。其一，軸的意義得自己解讀：模型只保證這條軸最能解釋投票，不保證它就是意識形態，也可能是別的東西在驅動。其二，訊號幾乎全來自有分歧的表決；一致決不提供區辨力，異議稀疏的法院估出來的理想點區間會很寬，位置排得出先後，卻分不出鄰座。