法律满意度调查配额控制与无效答卷处理：金数据应用满意度调查

您好！欢迎参与本次关于法律满意度调查配额控制与无效答卷处理的调研。本次问卷基于金数据应用场景设计，旨在了解您在开展满意度调查过程中的配额管理、无效答卷识别与处理经验，您的真实反馈对优化调研流程、提升数据质量具有重要参考价值。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于统计分析，预计占用您5-8分钟时间，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的单位/机构类型是？

司法行政机关

律师事务所/法律服务机构

高校/科研院所

企业法务部门

第三方调研机构

其他

Q2:您是否有使用在线表单工具（如金数据）开展调研相关工作的经验？

有1年以内经验

有1-3年经验

有3-5年经验

有5年以上经验

暂无相关经验

Q3:您过往开展满意度调查的频率大概是？

每月至少1次

每季度1-2次

每半年1次

每年1次

从未开展过

Q4:您在开展法律相关调研时，通常会设置哪些维度的配额控制？

受访者地域配额

受访者职业/身份配额

受访者年龄层配额

样本总量配额

特定群体抽样配额

不设置配额控制

Q5:您认为在法律满意度调查中，配额控制对保障样本代表性的重要程度如何？

非常重要

比较重要

一般

不太重要

完全不重要

Q6:请您对当前使用的调研工具在配额自动管控功能上的易用性进行评分（1分非常难用，5分非常好用）

分数

标签

Q7:您在调研过程中遇到过哪些类型的无效答卷？

答题时间过短的秒答卷

所有题目选项高度一致的雷同卷

逻辑前后矛盾的答卷

填写内容明显敷衍的文本题答卷

重复IP/重复设备提交的答卷

不符合配额要求的答卷

其他

Q8:您通常会在哪个环节进行无效答卷的筛查处理？

答卷提交前实时校验拦截

数据收集过程中定时筛查

全部数据收集完成后统一清洗

结合以上多个环节处理

从不做无效答卷处理

Q9:您认为使用金数据开展相关调研时，哪些功能可以有效提升配额控制效率？

配额上限自动停止收集功能

分渠道配额独立统计功能

不符合配额条件自动跳转/拦截功能

配额完成进度实时可视化功能

跨表单配额联动管控功能

其他

Q10:请您对金数据在无效答卷自动识别能力上的表现进行评分（1分表现很差，5分表现优秀）

分数

标签

Q11:您认为以下哪些规则可以有效识别法律满意度调查中的无效答卷？

设置最短答题时长阈值

设置必答题漏答拦截

设置逻辑矛盾题校验

开启IP/设备重复提交限制

设置文本题关键词敏感/无效词识别

设置选项作答一致性校验

其他

Q12:您在处理无效答卷时，通常的操作方式是？

直接删除无效答卷数据

标记无效答卷后单独留存不纳入统计

对存疑答卷进行人工复核后再处理

联系受访者重新确认填写内容

不做特殊处理直接纳入分析

Q13:您认为无效答卷占总回收答卷的比例控制在多少范围内是可接受的？

5%以内

5%-10%

10%-20%

20%以上

无所谓，只要样本量足够即可

Q14:请您对过往开展的满意度调查整体数据质量进行评分（1分质量极差，5分质量极高）

分数

标签

Q15:您在使用金数据进行配额管理和无效答卷处理时，遇到过哪些痛点？

配额设置规则过于复杂不易操作

无效答卷识别规则不够灵活

批量处理无效答卷效率低

配额数据统计存在延迟

无法自定义复杂的校验逻辑

没有遇到明显痛点

其他

Q16:您是否愿意尝试使用自动化规则来替代人工完成配额管控和无效答卷筛查？

非常愿意，能大幅提升效率

比较愿意，但担心误判有效答卷

一般，视工具成熟度决定

不太愿意，更信任人工处理

完全不愿意

Q17:您向同行推荐使用金数据开展调研配额管理与数据清洗工作的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常有可能）

选项1

Q18:您认为在法律相关调研中，保障数据有效性还需要关注哪些方面？

问卷题目设计的严谨性

受访者身份真实性核验

调研渠道的精准性

数据加密与隐私保护

答题激励的合理设置

其他

Q19:您所在单位每年在调研工具采购/使用上的预算大概是？

1000元以内

1000-5000元

5000-20000元

20000元以上

无明确预算

Q20:对于优化在线调研工具的配额控制与无效答卷处理功能，您还有哪些具体的建议或需求？

填空1

法律满意度调查配额控制与无效答卷处理：金数据应用满意度调查

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