能源数据收集甄别题设计与样本质量控制研究调查问卷

您好！感谢您参与本次关于能源数据收集甄别题设计与样本质量控制研究的调研。本次问卷旨在了解受访者对能源数据收集流程、甄别机制及样本质量控制的认知与实践情况，所有数据仅用于学术研究，采用匿名形式填写，预计耗时5-8分钟，请您根据实际情况如实作答，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的单位/机构类型属于以下哪一类？

能源生产/供应企业

能源监管/政府部门

能源相关科研院所/高校

数据服务/咨询机构

用能单位（工业/商业/居民等）

其他

Q2:您是否参与过能源相关的数据收集相关工作？

是，作为主要负责人参与

是，作为执行人员参与

是，作为配合人员参与

否，仅了解相关概念

否，完全不了解

Q3:您认为在能源调研项目中，设置甄别题的首要作用是什么？

筛选符合调研目标的目标受访者

识别随意作答的无效问卷

了解受访者的基础背景匹配度

降低调研成本，提升调研效率

其他

Q4:您认为以下哪些甄别题设计方式，能够有效提升能源类调研的样本质量？

设置与能源领域常识相关的校验题

设置前后逻辑呼应的关联验证题

设置作答时长阈值筛选过快作答样本

设置重复验证题识别前后矛盾作答

设置行业身份交叉验证题

其他

Q5:请您对当前能源领域调研中，甄别题对无效样本的识别有效程度进行评分（1分表示完全无效，5分表示非常有效）

分数

标签

Q6:在您参与过的能源相关调研中，无效样本占总样本的比例通常在哪个范围？

5%以下

5%-15%

15%-30%

30%以上

未参与过相关调研，不清楚

Q7:您认为造成能源类调研样本质量不佳的主要原因有哪些？

受访者对能源专业概念不了解，随意作答

受访者为获取报酬刻意隐瞒真实身份

甄别题设计过于简单，无法识别无效作答

数据收集过程中缺乏过程性质量监控

样本抽样框架存在偏差，目标群体覆盖不全

其他

Q8:您认为在数据收集的哪个阶段设置甄别题，对样本质量控制的效果最好？

问卷开头，作答正式题目前

问卷中段，作答部分核心题目后

问卷结尾，完成所有题目后

全流程分节点设置多轮甄别题

视调研目标灵活调整，无固定阶段

Q9:请您评分：若在能源调研中增加专业常识类甄别题，您认为会对受访者作答体验造成多大程度的负面影响？（1分表示无负面影响，5分表示负面影响极大）

分数

标签

Q10:您是否遇到过因甄别题设计不合理，导致有效受访者被误筛的情况？

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

未参与过相关工作，不清楚

Q11:您认为合理的甄别题设计应当遵循哪些原则？

题目表述通俗易懂，无歧义

题目与调研主题高度相关

题量适中，不增加受访者过多负担

答案无明显的对错引导倾向

能够精准区分目标群体与非目标群体

其他

Q12:您向其他调研从业者推荐“在能源调研中通过系统化甄别题设计提升样本质量”这一方法的可能性有多大？（0分表示完全不推荐，10分表示极力推荐）

选项1

Q13:您认为以下哪种质量控制手段，对提升能源调研数据可靠性的作用最大？

优化甄别题设计，从入口筛选合格样本

增加作答过程中的行为监控（如作答轨迹、跳题逻辑校验）

完成数据收集后进行数据清洗，剔除异常值

对受访者进行事后回访核验

多种手段结合使用

Q14:请您对当前能源领域调研整体的样本质量水平进行评分（1分表示质量极差，5分表示质量极高）

分数

标签

Q15:您认为在能源数据收集过程中，需要重点采集以下哪些维度的信息来保障样本代表性？

受访者所在的能源细分领域

受访者的从业年限/专业背景

受访者所在区域的能源结构特征

受访者对应的用能/产能规模

受访者对调研主题的了解程度

其他

Q16:您认为人工智能技术（如异常作答识别、智能校验）在样本质量控制中的应用前景如何？

前景非常广阔，可大幅提升质控效率

有一定应用价值，但无法替代人工校验

应用场景有限，仅能处理部分简单问题

暂时没有明显应用价值

不了解相关技术，无法判断

Q17:结合您的实践经验，您对能源调研中的甄别题设计和样本质量控制还有哪些具体的建议？

填空1

能源数据收集甄别题设计与样本质量控制研究调查问卷

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