您所在的单位类型是
专业市场调研公司
汽修品牌企业市场部
高校/科研机构
第三方数据服务平台
其他相关机构
您从事调研相关工作的年限是
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过汽修领域的问卷回收相关项目
是，作为核心负责人主导过
是，作为项目成员参与过
否，但了解相关流程
否，完全没有接触过
在汽修类调研项目中，您通常采用哪些渠道开展问卷回收工作
线下汽修门店定点发放
线上车主社群/论坛投放
第三方样本库合作
品牌官方公众号/小程序推送
线下车展/车友会现场收集
其他渠道
您认为当前汽修领域问卷回收过程中，最突出的问题是什么
样本代表性不足，多为年轻车主
无效问卷占比过高
答题者敷衍作答，数据真实性差
目标人群触达难度大
回收周期过长，成本过高
请您对当前所在团队汽修类项目问卷回收的整体效率进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在问卷设计阶段，通常会设置哪些类型的甄别题来筛选合格样本
身份甄别题（如是否为车主/汽修从业者）
行为甄别题（如近1年是否有汽修消费经历）
注意力检验题（如指定选项作答）
逻辑校验题（前后题答案一致性检验）
答题时长阈值筛选
其他甄别方式
您认为甄别题设置在问卷的哪个位置对样本质量控制效果最好
问卷开头，提前过滤不合格样本
问卷中间，避免答题者刻意迎合
问卷结尾，结合整体答题情况筛选
开头+结尾双重设置
根据项目特点灵活调整
在过往汽修调研项目中，您设置的甄别题通常会过滤掉多少比例的不合格样本
10%及以下
10%-30%
30%-50%
50%以上
未做过相关统计
请您评价甄别题设计对提升问卷回收有效率的作用程度（1分作用极小，5分作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
以下哪些样本质量控制指标是您在项目中重点关注的
问卷有效回收率
样本人口统计学特征匹配度
答题逻辑一致性
答案同质化程度
开放题回答有效性
答题时长合理性
您通常采用什么方式识别问卷回收过程中的“羊毛党”或恶意作答样本
人工逐份审核
系统自动规则筛选（如答题时长、重复IP）
人工+系统结合审核
第三方样本平台自带反作弊功能
未设置专门识别机制
您认为当前汽修领域调研中，因甄别题设计不当导致的合格样本误筛比例大概在什么范围
5%及以下
5%-15%
15%-30%
30%以上
不清楚
您认为优化甄别题设计对问卷回收工作有哪些积极影响
降低后期数据清洗成本
提升样本代表性
缩短项目整体周期
提高调研结论可靠性
减少调研经费浪费
其他积极影响
在控制问卷整体长度的前提下，您认为汽修类问卷设置多少道甄别题最为合适
1-2道
3-5道
6-8道
9道及以上
根据调研目标灵活确定，无固定数量
请您对当前行业内汽修调研问卷回收的整体样本质量水平进行评分（1分非常差，5分非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些措施能够有效提升问卷回收后的样本质量
优化甄别题的逻辑关联性
建立多维度的无效样本识别规则
对合作样本渠道建立质量评级机制
增加答题过程中的实时互动提示
给予答题者适度且合理的激励
其他措施
您所在团队是否会针对问卷回收的数据质量进行定期复盘优化
每个项目结束后都会复盘
定期（如每季度/半年）集中复盘
只有出现重大质量问题时才复盘
从未进行过相关复盘
您认为AI技术在问卷回收的样本质量控制环节的应用前景如何
非常广阔，可大幅提升质控效率
有一定应用空间，但需结合人工审核
作用有限，难以替代传统质控方式
暂不看好，存在技术局限性
结合您的实操经验，您对汽修类调研的甄别题设计和问卷回收质控还有哪些具体建议？