公益机构员工调查中无效答卷识别与处理机制调研问卷

您好！感谢您参与本次调研。本问卷旨在了解公益机构员工在使用问卷星开展项目调研时，对无效答卷的识别、配额控制及后续处理的实际做法与痛点，您的真实反馈将帮助我们优化调研流程、提升数据质量。问卷约需5分钟，所有信息仅用于研究分析，请放心填写。

Q1:您所在公益机构的规模

10人及以下

11-30人

31-50人

51-100人

100人以上

Q2:您使用问卷星开展调研的频率

每周至少1次

每月1-3次

每季度1-2次

每年1-2次

几乎不使用

Q3:您在日常调研中是否会提前设置样本配额

每次都会设置

多数项目会设置

少数项目会设置

仅大型调研设置

从不设置

Q4:您设置配额控制时通常会依据哪些维度

受访者年龄/性别等人口属性

受访者所在地区

受访者服务/参与的项目类型

受访者身份（如捐赠人/志愿者/受助对象）

问卷填写渠道

其他

Q5:请评价您对问卷星配额控制功能的熟悉程度（1分非常不熟悉，5分非常熟悉）

分数

标签

Q6:您在调研过程中遇到无效答卷的频率大概是

几乎没有

占总样本5%以内

占总样本5%-15%

占总样本15%-30%

占总样本30%以上

Q7:您遇到的无效答卷通常包含哪些特征

所有题目选择同一选项

答题时长明显短于正常水平

前后题目答案逻辑矛盾

开放题填写无意义内容/乱码

同一IP/设备重复提交

不符合配额要求的样本

其他

Q8:您是否使用过问卷星自带的无效答卷自动筛选功能

经常使用，且效果很好

使用过，但效果一般

尝试过但不会设置

听说过但没使用过

完全不知道有该功能

Q9:您筛选无效答卷时常用的判断标准有哪些

最短答题时长限制

逻辑校验题（如陷阱题）

选项一致性校验

重复IP/设备识别

配额匹配度校验

人工逐份审核

其他

Q10:对于筛选出的疑似无效答卷，您通常的处理方式是

直接全部删除

二次人工复核后再决定是否保留

标记后不纳入核心分析但保留原始数据

联系受访者核实后再处理

暂时没有统一处理标准

Q11:您认为当前处理无效答卷的流程效率如何（1分非常低效，5分非常高效）

分数

标签

Q12:配额控制功能对减少无效答卷的帮助程度您认为是

帮助非常大

有一定帮助

帮助很小

完全没有帮助

不清楚

Q13:您在设置配额时遇到过哪些问题

配额设置规则复杂不易操作

配额满后无法自动精准拦截

不同渠道配额难以独立统计

配额调整不灵活

配额数据实时更新不及时

没遇到过明显问题

其他

Q14:您是否会在问卷发布前进行小范围预测试，以提前发现可能导致无效答卷的设计问题

每次都会

多数时候会

偶尔会

几乎不会

从不

Q15:您认为哪些问卷设计问题容易催生无效答卷

题目数量过多、填写时间过长

题目表述模糊难以理解

选项设置不全或有歧义

逻辑跳转设置错误

缺少必填项控制

问卷页面适配性差（如手机端显示异常）

其他

Q16:您所在机构是否有统一的无效答卷判定与处理规范

有明确书面规范

有约定俗成的做法但无书面规范

由项目负责人自行决定

完全没有相关规范

Q17:请评价无效答卷对您调研结果准确性的影响程度（1分完全无影响，5分影响非常大）

分数

标签

Q18:您希望问卷星在答卷质量管控方面增加哪些功能

更智能的异常答题行为实时预警

更灵活的多维度配额组合设置

AI辅助自动识别无效答卷

无效答卷批量复核与标记工具

不同来源答卷质量对比分析

更详细的答题行为轨迹数据

其他

Q19:您是否接受为提升答卷质量、减少无效答卷而适当增加问卷填写中的验证环节（如滑块验证、简单逻辑校验题）

完全接受，只要能提升数据质量

可以接受，但不能过多影响填写体验

不太接受，担心降低受访者完成率

完全不接受

视具体项目情况而定

Q20:请分享您在使用问卷星进行配额控制或处理无效答卷时的典型经验或遇到的具体困难

填空1

公益机构员工调查中无效答卷识别与处理机制调研问卷

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