能源用户调研的样本量影响因素与优化研究

您好！感谢您参与本次能源用户调研的样本量影响因素与优化研究。本问卷旨在了解能源领域用户调研的实际开展情况、样本量设定的关键影响因素及优化方向，所有数据仅用于学术研究与方法改进，采用匿名形式填写，预计耗时5-8分钟，请您根据实际情况作答即可。

Q1:您所在的单位类型

能源供应企业（电网/油气/新能源等）

能源行业咨询/调研机构

高校/科研院所

政府能源管理部门

其他相关单位

Q2:您是否有过能源领域相关用户调研的项目参与经验

从未参与

参与过1-2个项目

参与过3-5个项目

参与过5个以上项目

Q3:在您参与过的用户调研项目中，通常的样本量规模为

100份以下

100-500份

501-2000份

2001-5000份

5000份以上

Q4:请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研预算额度

分数

标签

Q5:请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研项目的时间周期

分数

标签

Q6:请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研总体的用户规模大小

分数

标签

Q7:请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研内容的细分维度数量

分数

标签

Q8:请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：数据分析所需的统计精度要求

分数

标签

Q9:请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研渠道的用户触达能力

分数

标签

Q10:在确定用户调研的初始样本量时，您通常会参考哪些依据

同类项目的历史经验值

统计学样本量计算公式推导结果

项目甲方的明确要求

调研执行团队的承载能力

参考行业公开的调研标准

Q11:您在开展能源相关用户调研时，是否遇到过样本量不足导致结论可信度不足的情况

从未遇到

偶尔遇到

约半数项目会遇到

经常遇到

Q12:若出现样本量不足的情况，您通常会采取哪些补救措施

延长调研周期补充投放

拓宽调研触达渠道

调整数据分析方法适配小样本

适当降低统计精度要求

追加调研预算扩大投放

其他措施

Q13:您在调研执行过程中，遇到过的最高问卷无效率（无效填答/中途退出）约为

10%以下

10%-20%

21%-40%

40%以上

Q14:在设定初始样本量时，您是否会提前预留无效样本的冗余量

从不预留

预留10%以内的冗余

预留10%-20%的冗余

预留20%以上的冗余

Q15:您认为当前能源领域用户调研在样本量设定上普遍存在哪些问题

样本量过小导致结论代表性不足

样本量过大造成调研资源浪费

样本结构与实际用户结构不匹配

未根据调研目标差异化设定样本量

样本量计算缺乏科学依据

其他问题

Q16:针对不同类型的调研目标（如满意度调研、需求调研、行为习惯调研），您认为是否需要差异化设定样本量标准

完全不需要，统一标准即可

可适当调整但差异不宜过大

需要根据调研目标类型制定差异化标准

必须针对每类调研目标单独测算样本量

Q17:请您对以下样本量优化方向的可行性进行评分（1分最不可行，5分最可行）：基于用户分层的差异化样本分配

分数

标签

Q18:请您对以下样本量优化方向的可行性进行评分（1分最不可行，5分最可行）：结合预调研结果动态调整正式调研样本量

分数

标签

Q19:请您对以下样本量优化方向的可行性进行评分（1分最不可行，5分最可行）：引入大数据辅助框定调研总体范围

分数

标签

Q20:您是否了解样本量计算中的统计功效、置信水平、边际误差等核心参数

完全不了解

听说过但不会实际应用

了解基本概念可简单应用

非常熟悉可灵活用于样本量测算

Q21:您认为在优化用户调研的样本量设计时，最需要获得哪些方面的支持

标准化的样本量测算工具/模板

分场景的样本量参考指南

调研渠道效率的历史数据参考

样本质量实时监控的技术支持