您所在的单位类型
能源供应企业（电网/油气/新能源等）
能源行业咨询/调研机构
高校/科研院所
政府能源管理部门
其他相关单位
您是否有过能源领域相关用户调研的项目参与经验
从未参与
参与过1-2个项目
参与过3-5个项目
参与过5个以上项目
在您参与过的用户调研项目中，通常的样本量规模为
100份以下
100-500份
501-2000份
2001-5000份
5000份以上
请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研预算额度
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研项目的时间周期
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研总体的用户规模大小
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研内容的细分维度数量
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：数据分析所需的统计精度要求
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下样本量影响因素的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）：调研渠道的用户触达能力
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在确定用户调研的初始样本量时，您通常会参考哪些依据
同类项目的历史经验值
统计学样本量计算公式推导结果
项目甲方的明确要求
调研执行团队的承载能力
参考行业公开的调研标准
您在开展能源相关用户调研时，是否遇到过样本量不足导致结论可信度不足的情况
若出现样本量不足的情况，您通常会采取哪些补救措施
延长调研周期补充投放
拓宽调研触达渠道
调整数据分析方法适配小样本
适当降低统计精度要求
追加调研预算扩大投放
其他措施
您在调研执行过程中，遇到过的最高问卷无效率（无效填答/中途退出）约为
10%以下
10%-20%
21%-40%
40%以上
在设定初始样本量时，您是否会提前预留无效样本的冗余量
从不预留
预留10%以内的冗余
预留10%-20%的冗余
预留20%以上的冗余
您认为当前能源领域用户调研在样本量设定上普遍存在哪些问题
样本量过小导致结论代表性不足
样本量过大造成调研资源浪费
样本结构与实际用户结构不匹配
未根据调研目标差异化设定样本量
样本量计算缺乏科学依据
其他问题
针对不同类型的调研目标（如满意度调研、需求调研、行为习惯调研），您认为是否需要差异化设定样本量标准
完全不需要，统一标准即可
可适当调整但差异不宜过大
需要根据调研目标类型制定差异化标准
必须针对每类调研目标单独测算样本量
请您对以下样本量优化方向的可行性进行评分（1分最不可行，5分最可行）：基于用户分层的差异化样本分配
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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请您对以下样本量优化方向的可行性进行评分（1分最不可行，5分最可行）：结合预调研结果动态调整正式调研样本量
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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请您对以下样本量优化方向的可行性进行评分（1分最不可行，5分最可行）：引入大数据辅助框定调研总体范围
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否了解样本量计算中的统计功效、置信水平、边际误差等核心参数
完全不了解
听说过但不会实际应用
了解基本概念可简单应用
非常熟悉可灵活用于样本量测算
您认为在优化用户调研的样本量设计时，最需要获得哪些方面的支持
标准化的样本量测算工具/模板
分场景的样本量参考指南
调研渠道效率的历史数据参考
样本质量实时监控的技术支持
相关的专业方法培训
其他支持
您认为当前行业内通用的能源领域用户调研样本量设定方法，整体的科学合理性可以打多少分？（0分非常不合理，10分非常科学合理）
结合您的实际经验，您对能源领域用户调研的样本量优化还有哪些具体的建议或经验分享？