您是否有过使用在线问卷工具开展调研的相关经验？
有，经常使用各类问卷工具开展调研
有，偶尔使用问卷工具开展调研
没有，但了解过相关问卷工具
完全没有接触过相关工具
您是否使用过腾讯问卷开展过调研项目？
是，多次使用
是，使用过1-2次
听说过但未使用过
完全没听说过
您日常接触的调研项目中，涉及职业教育主题的调研占比大概是多少？
几乎没有
10%及以下
11%-30%
31%-50%
50%以上
在开展职业教育态度相关调研时，您认为最影响数据质量的环节有哪些？
样本配额设置不合理
无效答卷识别难度大
问卷题目设计有偏差
样本来源不精准
数据回收后清洗规则不清晰
请您对调研项目中“配额控制”环节的重要性进行评分（1分最不重要，5分最重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在开展职业教育态度类调研时，通常会设置哪些维度的配额？
仅按年龄、性别等基础人口属性设置配额
按受访者职业、学历等身份属性设置配额
按受访者对职业教育的了解程度设置配额
多维度交叉设置配额
几乎不设置配额
您在设置调研配额时，最常遇到的问题有哪些？
配额进度无法实时监控，容易出现某类样本超采
配额规则设置过于复杂，工具操作门槛高
不同渠道回收的样本配额难以统一统筹
配额达标后无法自动停止对应样本的回收
没有遇到明显问题
您是否了解腾讯问卷的配额控制功能？
非常了解，且经常使用
有一定了解，尝试使用过
听说过该功能但未实际使用
完全不了解该功能
如果一款问卷工具支持实时配额监控、达标自动停收、多维度交叉配额设置，您认为对提升职业教育调研数据质量的帮助有多大？（1分几乎无帮助，5分帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在职业教育态度调研回收的答卷中，您认为无效答卷的占比通常在什么范围？
5%及以下
6%-15%
16%-30%
30%以上
没有统计过相关比例
您通常通过哪些特征判断一份答卷属于无效答卷？
答题时长过短，明显低于正常答题所需时间
所有题目答案高度一致，存在明显规律作答痕迹
前后题目答案逻辑矛盾
开放题回答内容无意义、与题目无关
受访者信息不符合调研设定的样本要求
您在处理无效答卷时，最常用的方式是？
人工逐一筛查后手动剔除
借助问卷工具自带的无效答卷识别功能自动筛选
先通过工具规则初筛，再人工复核
不做专门处理，直接使用全部回收数据
您认为人工处理无效答卷存在哪些痛点？
耗时耗力，人力成本高
判定标准不统一，容易出现错筛漏筛
答卷量大时处理效率极低
难以识别刻意伪装的无效作答
没有明显痛点
您是否使用过腾讯问卷的无效答卷自动识别与处理功能？
是，使用过且效果符合预期
是，使用过但效果未达预期
听说过该功能但未使用
完全不知道有该功能
请您对“自动无效答卷处理功能”在职业教育态度调研中的实用价值进行评分（1分完全不实用，5分非常实用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在职业教育态度调研中，理想的配额控制功能应该具备哪些特性？
支持多维度交叉配额规则设置
可实时查看各配额维度的回收进度
配额达标后可自动关闭对应样本的答题入口
支持按不同投放渠道单独设置配额
配额数据可实时导出同步
您认为在职业教育态度调研中，理想的无效答卷处理功能应该具备哪些特性？
可自定义答题时长阈值，自动筛选秒答答卷
支持设置答案逻辑矛盾规则，自动识别异常答卷
可自动标记连续相同答案的规律作答答卷
支持自定义无效答卷关键词，识别无效开放题回答
筛选出的可疑答卷支持人工复核后再做剔除
如果要开展覆盖不同学历、不同从业背景人群的职业教育态度调研，您更倾向于选择具备哪种能力的问卷工具？
仅支持基础问卷编辑与数据回收功能
支持配额控制+基础数据统计功能
支持配额控制+智能无效答卷处理+数据交叉分析功能
没有明确偏好，只要免费即可使用
基于您的使用体验或认知，您向同行推荐使用腾讯问卷开展职业教育类调研的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常愿意推荐）
您认为当前在线问卷工具在职业教育调研场景下，最需要优化的方向是？
配额规则设置的灵活性与便捷性
无效答卷识别的准确率
职业教育相关的问卷模板丰富度
多渠道数据回收的统一管理
调研数据的深度分析能力
对于使用在线问卷工具开展职业教育态度调研时的配额设置与无效答卷处理，您还有哪些其他的经验或建议？