您所在的日化企业规模属于以下哪个区间？
100人以下
100-500人
500-2000人
2000人以上
您在人力资源相关岗位的工作年限是？
1年以内
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您所在企业开展员工离职调研的频率通常是？
每季度1次
每半年1次
每年1次
仅在员工集中离职阶段开展
无固定频率
您在过往离职调研中遇到过哪些常见的数据质量问题？
受访者随意作答（如所有题目选同一选项）
答题时长过短的无效问卷
非目标受访者代答
前后回答逻辑矛盾
恶意填写负面不实信息
未遇到明显问题
请您对当前所在企业离职调研的数据整体可信度进行评分（1分表示极不可信，5分表示非常可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在日化行业离职调研中，防作弊机制需要重点覆盖哪些环节？
受访者身份核验
答题行为轨迹监测
逻辑一致性校验
重复提交拦截
异常答题时长识别
敏感内容筛查
您认为以下哪种防作弊手段对提升离职调研数据质量最有效？
答题前身份验证（如工号匹配）
设置最短答题时长限制
插入测谎题/校验题
IP与设备重复提交限制
人工抽审异常问卷
您在使用在线调研工具时，最关注哪些数据质量管理功能？
无效问卷自动筛选
答题过程实时监控
数据清洗规则自定义
作弊行为自动标记
原始数据可溯源
多维度数据质量报表
您认为合理的测谎题设置比例（占总题量）应为多少更合适？（1分表示占比过低无效果，5分表示占比过高影响答题体验）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于离职调研中出现的前后逻辑矛盾问卷，您通常会如何处理？
直接判定为无效问卷剔除
联系受访者核实后再决定
标记后纳入数据分析参考
保留所有问卷不做剔除
您认为日化行业离职调研相比其他行业，在数据质量管控上有哪些特殊性？
一线销售/生产人员流动性大，受访者身份核验难度高
部分员工存在顾虑，易出现敷衍作答情况
门店/厂区分散，调研场景复杂难统一
离职原因涉及敏感内容，真实意愿表达不足
与其他行业无明显差异
您认为在线调研工具的防作弊功能，对离职调研结果准确性的提升程度如何？
提升非常明显
有一定提升
提升效果一般
几乎没有提升
如果向同行推荐具备完善防作弊与数据质量管理功能的调研工具（如腾讯问卷），您的推荐意愿是多少？（0分表示完全不推荐，10分表示非常愿意推荐）
您认为当前在线调研工具在防作弊方面还存在哪些不足？
防作弊规则过于僵化易误判有效问卷
身份核验流程复杂影响答题完成率
无法识别更隐蔽的敷衍作答行为
数据清洗功能灵活性不足
作弊预警不够及时
其他
您所在企业每年因无效离职调研问卷造成的时间与人力成本损失大概在什么范围？
几乎无损失
1000元以下
1000-5000元
5000-20000元
20000元以上
您对“通过优化问卷设计（如调整题目顺序、减少歧义表述）降低作弊概率”这一方式的认可程度？（1分表示完全不认可，5分表示非常认可）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在离职调研数据回收后，您通常会采用哪些方式进行数据质量校验？
筛选答题时长过短/过长的问卷
校验关键题目回答的逻辑一致性
核查是否存在重复提交的问卷
对比历史调研数据的合理性
人工抽查部分问卷的回答质量
不做专门校验直接分析
您是否了解腾讯问卷自带的防作弊与数据质量管控相关功能？
非常了解，使用过大部分功能
了解部分功能
仅听说过有相关功能
完全不了解
结合您的实际工作经验，您对日化行业离职调研的防作弊设计与数据质量提升还有哪些具体建议？