汽修问卷回收甄别题设计与样本质量控制研究调研问卷

您好！感谢您参与本次关于汽修问卷回收甄别题设计与样本质量控制研究的调研。本次问卷旨在了解问卷回收过程中的甄别机制、样本筛选标准及质量控制方法，为提升汽修行业调研数据的有效性提供参考。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于学术研究，请您根据实际经验作答，预计用时5-8分钟。

Q1:您所在的单位类型是

专业市场调研公司

汽修品牌企业市场部

高校/科研机构

第三方数据服务平台

其他相关机构

Q2:您从事调研相关工作的年限是

1年及以下

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q3:您是否参与过汽修领域的问卷回收相关项目

是，作为核心负责人主导过

是，作为项目成员参与过

否，但了解相关流程

否，完全没有接触过

Q4:在汽修类调研项目中，您通常采用哪些渠道开展问卷回收工作

线下汽修门店定点发放

线上车主社群/论坛投放

第三方样本库合作

品牌官方公众号/小程序推送

线下车展/车友会现场收集

其他渠道

Q5:您认为当前汽修领域问卷回收过程中，最突出的问题是什么

样本代表性不足，多为年轻车主

无效问卷占比过高

答题者敷衍作答，数据真实性差

目标人群触达难度大

回收周期过长，成本过高

Q6:请您对当前所在团队汽修类项目问卷回收的整体效率进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q7:您在问卷设计阶段，通常会设置哪些类型的甄别题来筛选合格样本

身份甄别题（如是否为车主/汽修从业者）

行为甄别题（如近1年是否有汽修消费经历）

注意力检验题（如指定选项作答）

逻辑校验题（前后题答案一致性检验）

答题时长阈值筛选

其他甄别方式

Q8:您认为甄别题设置在问卷的哪个位置对样本质量控制效果最好

问卷开头，提前过滤不合格样本

问卷中间，避免答题者刻意迎合

问卷结尾，结合整体答题情况筛选

开头+结尾双重设置

根据项目特点灵活调整

Q9:在过往汽修调研项目中，您设置的甄别题通常会过滤掉多少比例的不合格样本

10%及以下

10%-30%

30%-50%

50%以上

未做过相关统计

Q10:请您评价甄别题设计对提升问卷回收有效率的作用程度（1分作用极小，5分作用极大）

分数

标签

Q11:以下哪些样本质量控制指标是您在项目中重点关注的

问卷有效回收率

样本人口统计学特征匹配度

答题逻辑一致性

答案同质化程度

开放题回答有效性

答题时长合理性

Q12:您通常采用什么方式识别问卷回收过程中的“羊毛党”或恶意作答样本

人工逐份审核

系统自动规则筛选（如答题时长、重复IP）

人工+系统结合审核

第三方样本平台自带反作弊功能

未设置专门识别机制

Q13:您认为当前汽修领域调研中，因甄别题设计不当导致的合格样本误筛比例大概在什么范围

5%及以下

5%-15%

15%-30%

30%以上

不清楚

Q14:您认为优化甄别题设计对问卷回收工作有哪些积极影响

降低后期数据清洗成本

提升样本代表性

缩短项目整体周期

提高调研结论可靠性

减少调研经费浪费

其他积极影响

Q15:在控制问卷整体长度的前提下，您认为汽修类问卷设置多少道甄别题最为合适

1-2道

3-5道

6-8道

9道及以上

根据调研目标灵活确定，无固定数量

Q16:请您对当前行业内汽修调研问卷回收的整体样本质量水平进行评分（1分非常差，5分非常好）

分数

标签

Q17:您认为以下哪些措施能够有效提升问卷回收后的样本质量

优化甄别题的逻辑关联性

建立多维度的无效样本识别规则

对合作样本渠道建立质量评级机制

增加答题过程中的实时互动提示

给予答题者适度且合理的激励

其他措施

Q18:您所在团队是否会针对问卷回收的数据质量进行定期复盘优化

每个项目结束后都会复盘

定期（如每季度/半年）集中复盘

只有出现重大质量问题时才复盘

从未进行过相关复盘

Q19:您认为AI技术在问卷回收的样本质量控制环节的应用前景如何

非常广阔，可大幅提升质控效率

有一定应用空间，但需结合人工审核

作用有限，难以替代传统质控方式

暂不看好，存在技术局限性

Q20:结合您的实操经验，您对汽修类调研的甄别题设计和问卷回收质控还有哪些具体建议？

填空1

汽修问卷回收甄别题设计与样本质量控制研究调研问卷

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