医疗健康习惯调研中无效答卷识别与处理现状调查

您好!本次调研旨在了解大家在开展医疗健康习惯调研时,对无效答卷的识别方式、配额控制策略及金数据等工具的应用情况,您的真实回答将为优化调研数据质量提供重要参考,问卷约需3-5分钟,所有信息仅作统计分析使用,请放心填写。

Q1:您是否有过开展或参与医疗健康类线上调研的相关经验?

有,作为调研组织者开展过相关项目
有,作为受访者参与过相关调研
暂时没有,但未来有相关计划
完全没有相关经历

Q2:在您过往接触的医疗健康习惯调研中,是否遇到过无效答卷影响数据准确性的情况?

经常遇到,占比较高
偶尔遇到,占比可控
极少遇到,数据质量较好
从未遇到过
没有相关经历,暂不了解

Q3:您认为医疗健康类调研中,容易产生无效答卷的常见原因有哪些?

受访者随意填写、答题时长过短
为获取奖励重复提交答卷
受访者不符合调研设定的配额要求
题目表述模糊导致理解偏差
恶意填写不实健康信息
其他

Q4:您在开展调研时,是否会使用专业表单工具(如金数据等)进行问卷发布与数据管理?

每次调研都会使用
大部分项目会使用
偶尔会使用
从未使用过

Q5:若使用金数据开展医疗健康习惯调研,您会借助哪些功能来提前降低无效答卷出现的概率?

设置答题最短时长限制
开启同一设备/IP限填1次功能
设置逻辑跳转,筛除不符合准入条件的受访者
通过配额控制功能限制各人群样本数量
设置验证码防机器刷量
添加注意力检测题(如“本题请选第二个选项”)
从未使用过相关功能

Q6:在医疗健康习惯调研的样本收集阶段,您认为配额控制对减少无效答卷的作用程度如何?

作用非常大,能从源头避免不符合要求的样本进入
作用较大,可辅助提升样本结构合理性
作用一般,仅能控制样本数量
作用很小,对答卷质量无明显影响
不了解两者关联

Q7:请您对以下几种无效答卷识别方式的有效性进行评分(1分最低,5分最高):答题时长异常判定

分数
标签

Q8:请您对以下几种无效答卷识别方式的有效性进行评分(1分最低,5分最高):前后答案逻辑矛盾判定

分数
标签

Q9:请您对以下几种无效答卷识别方式的有效性进行评分(1分最低,5分最高):连续相同选项/规律作答判定

分数
标签

Q10:请您对以下几种无效答卷识别方式的有效性进行评分(1分最低,5分最高):不符合配额样本自动排除

分数
标签

Q11:您在处理回收的答卷时,通常会在哪个阶段开展无效答卷的筛选工作?

问卷发布前就设置好自动过滤规则,实时拦截
数据回收过程中定期筛查,边收集边清理
全部样本回收完成后统一批量筛选
不会专门筛选,直接使用全部回收数据

Q12:针对医疗健康习惯调研中筛选出的无效答卷,您通常会采取哪些处理方式?

直接删除,不纳入最终统计分析
标记后单独留存,用于答题行为研究
针对漏答、错答的轻度无效答卷进行回访补全
调整配额要求,补充对应人群的有效样本
其他处理方式

Q13:您认为在医疗健康调研中,无效答卷占总回收样本的比例控制在多少范围内属于可接受水平?

5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上
没有明确判断标准

Q14:您在使用金数据设置调研配额时,通常会按照哪些维度划分样本配额?

年龄层
性别
所在地区
健康状况(如是否有慢性病、日常运动习惯等)
职业类型
其他维度

Q15:您是否遇到过因配额设置不合理,导致大量不符合要求的无效答卷涌入的情况?

遇到过,造成了较大的数据清理成本
遇到过,但影响不大
从未遇到过,配额设置一直比较合理
没有设置过配额,无相关经历

Q16:您向身边有调研需求的同事或朋友推荐使用金数据进行无效答卷防控与配额管理的可能性有多大?(0分表示完全不可能,10分表示非常有可能)

选项1

Q17:您认为当前表单工具在无效答卷自动识别方面,还有哪些需要优化的地方?

AI智能识别逻辑矛盾答卷的准确率有待提升
配额控制的灵活度不足,无法适配复杂的分层抽样需求
异常答卷的实时提醒功能不够完善
无效答卷的标记与分类维度不够丰富
数据清理的批量操作效率较低
其他

Q18:在开展居民日常医疗健康习惯(如体检频率、用药习惯、运动频次等)调研时,您认为哪类无效答卷对调研结论的干扰最大?

随意填写的无逻辑答卷
不符合调研人群要求的错配答卷
重复提交的刷奖答卷
刻意隐瞒真实健康状况的不实答卷
机器批量刷取的自动答卷

Q19:您所在的团队是否有针对医疗健康调研的标准化无效答卷判定与处理流程?

有非常完善的标准化流程,严格按规则执行
有大致的判定标准,但执行时比较灵活
没有固定流程,由项目负责人自行判断
完全没有相关规范

Q20:如果您有使用金数据或其他表单工具处理医疗健康调研中无效答卷的实操经验或技巧,欢迎在此分享:

填空1

Q21:关于医疗健康习惯调研的配额设置、答卷质量管控,您还有哪些其他的建议或需求?

填空1
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