您是否有过日化行业相关工作经历？
是，目前正在日化行业任职
是，曾在日化行业任职（已离职）
否，未接触过日化行业相关工作
您是否填写过员工离职类调研问卷？
从未填写过
填写过1-2次
填写过3-5次
填写过5次以上
您认为离职调研中常见的作弊行为有哪些？
随意乱填答案
代他人填写问卷
刻意隐瞒真实离职原因
同一人重复提交问卷
按照“标准答案”迎合填写
其他
请您对当前离职调研数据整体真实性进行评分（1分代表非常不真实，5分代表非常真实）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些功能可以有效提升腾讯问卷在离职调研中的防作弊能力？
答题时长异常检测
IP/设备重复提交限制
前后逻辑矛盾校验
陷阱题设置
验证码校验
答题轨迹行为分析
您认为设置最短答题时长限制对防范乱填作弊的效果如何？
效果非常好
效果较好
效果一般
效果较差
完全没有效果
如果在问卷中设置“本题请直接选择‘非常同意’”这类校验题，您认为是否合理？
非常合理，能有效识别无效问卷
比较合理，对正常答题影响不大
一般，可有可无
不太合理，会影响答题体验
非常不合理，容易误导正常答题者
您认为日化行业离职调研中，哪些维度的数据最容易出现失真？
薪酬满意度评价
直属领导评价
离职核心原因
同事关系评价
工作压力感知
未来职业规划
您认为重复IP拦截功能对减少无效样本的重要程度如何？（1分代表完全不重要，5分代表非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因为防作弊设置过于严格，导致正常提交问卷失败的情况？
以下哪些数据质量管理手段，您认为适用于日化行业离职调研场景？
无效样本自动清洗规则
人工抽样复核
异常答案标记
样本人口统计学特征校验
交叉逻辑验证
答题完成度筛查
您认为匿名填写机制对提升离职调研数据真实性的作用有多大？
作用非常大，能让受访者放心说真话
作用较大，一定程度减少顾虑
作用一般，还是会有受访者有所保留
作用较小，匿名与否影响不大
没有作用
请您评分：您认为逻辑跳转功能对减少答题疲劳、提升数据质量的帮助有多大？（1分代表完全没帮助，5分代表帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为使用腾讯问卷开展员工调研时，以下哪些设置可能会降低受访者的配合度？
题目数量过多
涉及过多敏感隐私问题
防作弊校验过于繁琐
页面加载卡顿
问题表述模糊难懂
没有明确说明数据用途
您认为离职调研在员工离职后哪个时间节点发放，回收的数据质量最高？
离职当天
离职后1周内
离职后1-2周
离职后1个月
离职后3个月及以上
您对“基于行为特征识别恶意填答”这类智能防作弊技术的接受度如何？（1分代表完全不能接受，5分代表完全可以接受）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为一份高质量的日化行业离职调研问卷，应该具备哪些特征？
问题表述中立无引导
题量适中
逻辑清晰
充分保护受访者隐私
有明确的调研目的说明
选项设置全面互斥
您是否了解问卷数据清洗的基本流程？
非常了解，有相关实操经验
比较了解，知道基本规则
一般，听说过相关概念
不太了解
完全不了解
请您评分：您认为当前市面上主流调研工具的防作弊能力整体处于什么水平？（1分代表水平很差，5分代表水平很高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
关于日化离职调研的防作弊设计与数据质量提升，您还有哪些其他建议？