您目前所处的职业/学业阶段是？
本科生
硕士研究生
博士研究生
高校/科研院所研究员
环保行业从业者
其他
您参与环保相关学术调研的时长为？
1年以内
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否系统学习过学术调研相关的方法类课程？
系统学习过，有完整的知识体系
学习过部分内容，了解基础规范
仅零散了解过相关要求
完全没有学习过
您在开展环保领域学术研究时，常用的数据收集方式有哪些？
野外实地采样监测
官方公开统计数据库获取
问卷调查
文献二手数据整理
企业/机构调研访谈
遥感影像解译
其他
您在进行数据收集前，是否会制定详细的调研方案与质量控制计划？
每次都会制定详细方案
多数情况下会制定
偶尔会制定简单方案
基本不制定，直接开展工作
请您评价目前环保学术调研领域通用的数据收集规范的完善程度（1分表示非常不完善，5分表示非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前环保学术调研的数据收集环节，最容易出现哪些问题？
样本选取代表性不足
监测/记录过程存在人为误差
数据记录不完整、存在缺失值
采样点设置不符合随机原则
数据溯源信息不清晰
重复使用未经核验的二手数据
其他
您在开展实地数据收集时，是否会严格遵循随机抽样的原则选取样本/监测点？
会严格执行随机抽样要求
大部分时候会遵循，少数情况根据实际调整
受现场条件限制，很难完全做到随机
基本不会特意遵循随机原则
您通常会采取哪些措施保障原始数据收集的质量？
对调研人员开展统一培训
设置平行样/重复监测核验
采用标准化的数据记录表格
现场同步核查数据完整性
数据录入后进行逻辑校验
引入第三方复核机制
其他
对于收集到的存在异常值的环保调研数据，您通常的处理方式是？
直接剔除异常值，不做额外说明
结合采样记录核验异常原因，再决定是否保留
保留所有原始数据，在分析时说明异常情况
根据分析需求灵活处理
您认为数据收集环节的规范性对最终环保学术研究结论可靠性的影响程度如何？（1分表示几乎无影响，5分表示有决定性影响）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在完成数据收集后，会对原始数据进行哪些预处理工作？
数据清洗（剔除错误、补全缺失）
数据标准化/归一化处理
数据分类编码
数据可信度核验
建立数据档案留存溯源信息
不做专门预处理，直接用于分析
其他
您在环保学术研究中，最常使用的数据分析方法是？
描述性统计分析
相关性/回归分析
空间分析（如GIS相关方法）
模型模拟（如污染扩散模型、生态模型等）
机器学习/大数据分析方法
质性分析方法
其他
您是否会在研究报告/论文中详细说明数据收集的具体流程、抽样方法与质量控制措施？
会非常详细地说明，保证研究可复现
会说明核心环节，省略部分细节
仅简单提及数据来源，不说明具体过程
基本不会提及相关内容
您认为当前环保学术调研的数据分析环节，存在哪些常见的不规范问题？
分析方法选择与数据类型不匹配
过度解读数据相关性，随意推导因果关系
刻意筛选符合预期的数据结果
忽略数据不确定性，给出过于绝对的结论
分析过程不透明，结果无法复现
其他
您是否有过因为前期数据收集不规范，导致后续分析结果不可靠、研究结论无法成立的经历？
从未有过
有过1-2次
有过3次及以上
不确定，未关注过相关问题
请您评价自己对环保学术调研全流程规范（从数据收集到结果分析）的掌握程度（1分表示完全不了解，5分表示非常熟练）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些措施有助于提升环保学术调研数据收集与分析的规范性？
出台分领域的标准化操作指南
开展调研方法专项培训
建立学术数据公开与共享机制
完善论文评审中对数据质量的核查要求
推广标准化的数据采集与管理工具
加强科研诚信教育
其他
如果有专门针对环保学术调研的数据收集与分析指南发布，您是否愿意参考使用？
非常愿意，会主动学习并应用到研究中
比较愿意，会根据实际需求参考
无所谓，看具体要求
不太愿意，习惯按照自己的方法开展
结合您的实际调研经验，您对完善环保学术调研数据收集规范、提升数据分析质量有哪些具体的建议？