您所在的单位/团队类型是？
电商平台运营方
市场调研机构
高校/科研院所
品牌方/电商商家
其他相关行业
您从事电商相关调研或数据研究工作的年限是？
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过电商平台用户或商家相关的抽样调查项目？
是，作为核心负责人主导过
是，作为项目成员参与过
了解相关方法但未实际参与
仅听说过相关概念，未接触实操
您认为在电商平台调研场景中，科学确定样本量对调研结果准确性的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
针对千万级用户规模的综合电商平台，开展全站用户消费行为调研时，您认为合理的有效样本量区间是？
1000份以下
1000-3000份
3000-10000份
10000-50000份
50000份以上
您认为确定电商平台抽样调查样本量时，需要优先考虑哪些核心因素？
调研总体的规模大小
允许的抽样误差范围
调研结论要求的置信水平
调研预算与执行周期
核心指标的预期离散程度
细分群体的交叉分析需求
在电商平台多业务线（如实物电商、本地生活、内容电商）共同调研的场景下，您更倾向采用哪种样本量分配方式？
按各业务线用户规模等比例分配
对小规模业务线适度超额分配
按各业务线调研预算额度分配
平均分配样本量到各业务线
您认为当前行业内通用的样本量计算公式，适配电商平台复杂调研场景的程度如何？（1分完全不适配，5分完全适配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
构建电商平台抽样调查的指标体系时，您认为应包含哪些核心维度？
用户基本属性维度
平台交易行为维度
用户体验与满意度维度
商家经营表现维度
平台规则感知维度
行业竞争对比维度
您认为在指标体系设计中，一级核心指标的数量设置在哪个区间最为合理？
您认为电商平台抽样调查中，容易导致指标体系失效的常见问题有哪些？
指标设置过于宽泛，指向性不明确
指标之间存在高度重叠、冗余
核心指标缺失，无法支撑调研目标
指标可量化性差，难以落地统计
过度追求指标全面性，增加受访者负担
针对电商平台用户满意度类抽样调查，您认为以下哪种抽样方法的代表性最优？
简单随机抽样
分层抽样（按用户消费层级/地域分层）
整群抽样
方便抽样（页面弹窗随机邀请）
配额抽样
您认为在抽样执行环节，严格遵循随机原则对最终调研结果可信度的影响程度如何？（1分影响极小，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为电商平台开展抽样调查时，哪些环节容易引入抽样误差？
抽样框未覆盖全部目标总体
样本配额设置不合理
无应答率过高且未做加权修正
样本数据清洗规则不统一
执行过程中存在人为筛选样本的情况
当调研存在20%以上的样本无应答率时，您认为优先采用哪种方式进行处理更科学？
直接补充同配额样本至目标样本量
对比应答与无应答群体特征，做加权调整
降低样本量要求，按回收样本直接分析
更换调研渠道重新发放问卷
您认为当前电商行业在抽样调查的指标体系标准化建设方面，整体成熟度如何？（1分非常不成熟，5分非常成熟）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为验证一套电商平台抽样调查指标体系科学性的有效方法有哪些？
开展小范围预调研检验指标区分度
与平台后台全量数据做对标校验
邀请行业专家开展内容效度评审
做信度检验（如克朗巴哈系数验证）
对比不同周期同主题调研结果的稳定性
针对电商平台大促活动后的效果调研，您认为样本量设计相比常规调研应做何调整？
显著增加样本量，覆盖更多参与大促的细分群体
保持与常规调研一致的样本量即可
适当减少样本量，优先保障调研时效性
根据大促活动的规模按比例缩放样本量
您认为当前电商平台在设计抽样调查方案时，样本量测算和指标体系搭建方面还存在哪些普遍痛点？
对于优化电商平台抽样调查的样本量测算方法、完善指标体系设计，您有哪些具体的实操建议？