问卷星智能防刷在医药需求分析中的数据质量控制研究问卷

您好!感谢您参与本次关于问卷星智能防刷在医药需求分析中的数据质量控制调研。本问卷旨在了解智能防刷机制对医药需求调研数据有效性的影响,所有数据仅用于学术研究,填写约需5分钟,请您根据实际情况作答。

Q1:您所在的单位类型

医药生产企业
医药流通企业
医疗机构
市场调研机构
高校/科研院所
其他

Q2:您从事医药相关工作或研究的年限

1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上

Q3:您是否使用过在线问卷工具开展医药需求相关调研

经常使用
偶尔使用
从未使用过

Q4:您在开展医药需求调研时,最常遇到的数据质量问题有哪些

同一用户重复提交
答题时间过短的无效作答
选项全部一致的随意填写
非目标人群恶意填答
逻辑矛盾的作答
其他

Q5:您认为无效填答对医药需求分析结果准确性的影响程度(1分影响极小,5分影响极大)

分数
标签

Q6:您是否了解问卷星的智能防刷功能

非常了解,且经常使用
了解部分功能,偶尔使用
听说过但未使用过
完全不了解

Q7:您认为智能防刷功能中,哪些机制对提升医药调研数据质量最有效

IP地址限制与重复提交拦截
答题时长阈值校验
验证码与人机识别
答题逻辑矛盾校验
样本来源真实性核验
其他

Q8:在医药需求调研场景中,您认为智能防刷机制的拦截准确率对调研效果的重要性如何

非常重要,直接决定数据可信度
比较重要,能减少后期数据清洗成本
一般,仅作为辅助手段
不太重要,人工核验即可满足需求

Q9:您对当前常用在线问卷工具的智能防刷效果满意度如何(1分非常不满意,5分非常满意)

分数
标签

Q10:您认为在罕见病用药需求调研这类小众人群调研中,智能防刷是否更容易误拦截真实有效样本

非常容易,误拦截率较高
比较容易,存在一定误拦截
不太容易,误拦截率很低
完全不会误拦截

Q11:您认为医药需求分析中,数据质量控制需要重点关注哪些维度

样本身份真实性
作答内容有效性
样本群体代表性
数据采集时效性
隐私信息安全性
其他

Q12:您是否有过因未启用防刷机制导致医药需求调研数据失真、影响决策的经历

有过多次
有过一两次
从未有过
不确定是否因该原因导致

Q13:您认为智能防刷功能能帮助降低多少比例的无效医药调研样本(1分代表10%以下,5分代表40%以上)

分数
标签

Q14:您认为当前智能防刷在医药调研场景应用中存在哪些不足

对专业医药术语作答的识别能力不足
误拦截医护、患者等真实目标样本
无法识别有组织的批量专业刷票
防刷规则设置不够灵活,无法适配医药调研特殊需求
防刷过程会增加受访者答题负担
其他

Q15:在处方药需求调研这类对样本资质要求较高的场景中,您认为是否有必要结合身份核验类的防刷手段

非常有必要,必须严格核验受访者资质
有必要,可根据调研重要性选择
没必要,会大幅降低答题完成率
无所谓,不影响最终分析结果

Q16:您认为智能防刷机制的应用,是否能提升医药企业基于调研结果做出市场决策的效率

能大幅提升,减少数据清洗和复核时间
有一定提升,效果有限
没有提升,和人工质控效率差不多
反而会降低效率,需要处理误拦截样本

Q17:除了智能防刷手段外,您还会采用哪些方式保障医药需求调研的数据质量

设置答题逻辑跳转与校验规则
后期人工抽查核验作答内容
通过定向渠道邀请目标受访者
设置问卷答题红包的领取门槛
对异常样本进行加权或剔除处理
其他

Q18:您未来在开展医药需求相关调研时,使用智能防刷功能的意愿有多高(1分完全不愿意,5分非常愿意)

分数
标签

Q19:您认为智能防刷相关功能的使用成本(包括费用、设置复杂度等)是否在您的可接受范围内

完全可以接受
基本可以接受
不太能接受
完全不能接受

Q20:您对问卷星智能防刷功能在医药需求分析场景下的优化,有哪些具体建议?

填空1
问卷星智能防刷在医药需求分析中的数据质量控制研究问卷
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