您所在的研究领域是否涉及新能源汽车相关方向？
是，长期从事新能源汽车相关学术研究
是，偶尔参与新能源汽车相关调研项目
否，但涉及社科/工科调研方法研究
否，其他领域
您开展学术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
您在新能源汽车相关学术调研中，常用的数据收集渠道有哪些？
官方公开统计数据库
车企公开年报/社会责任报告
面向消费者的线下/线上问卷
行业专家深度访谈
实车测试实验数据
第三方行业研究报告
其他
您在开展相关数据收集工作前，是否会制定明确的标准化操作流程？
每次都会制定详细流程
多数项目会制定
少数项目会制定
基本不制定，按需推进
您认为当前新能源汽车学术调研领域，数据收集环节的整体规范程度如何？（1分表示极不规范，5分表示非常规范）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为数据收集过程中最容易出现不规范问题的环节是？
样本抽样框架设计
调研问卷/访谈提纲设计
实地执行过程质量管控
原始数据清洗与校验
数据来源标注与溯源
敏感数据合规处理
其他
您是否遇到过因数据收集流程不规范导致研究结论可信度受影响的情况？
从未遇到
偶尔遇到
经常遇到
每次项目都会遇到不同程度的此类问题
您认为保障数据收集质量的核心要素有哪些？
明确的样本纳入排除标准
调研执行人员的统一培训
多源数据交叉验证机制
全流程数据留痕可追溯
数据伦理审查前置
定期的数据质量抽检
其他
您在新能源汽车调研中，是否会针对消费者用户群体采用随机抽样方法开展数据收集？
所有相关项目都会采用
多数符合场景的项目会采用
少数项目会采用
从未采用过
您认为随机抽样方法在新能源汽车消费端调研中的适用程度如何？（1分表示完全不适用，5分表示非常适用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在应用随机抽样开展调研时，遇到过哪些实际障碍？
总体样本框获取难度大
抽样执行成本过高
样本应答率偏低
样本代表性不足
抽样偏差难以校准
未遇到明显障碍
其他
您所在的团队是否有针对新能源汽车学术调研的统一数据收集规范文档？
有完善的成文规范
有初步的规范但未成文
正在筹备制定相关规范
没有相关规范
您认为一份完善的学术调研数据收集规范应当包含哪些模块？
调研伦理与合规要求
样本设计与抽样方法指引
不同渠道数据采集操作细则
数据质量校验标准
原始数据存储与管理要求
异常数据处理流程
数据溯源与标注规范
其他
您在完成数据收集后，通常会采用哪种方式开展数据初步校验？
逻辑校验+异常值排查
与同领域公开基准数据比对
抽取一定比例样本回访复核
委托第三方机构独立核验
仅做基础的格式与完整性校验
其他
您认为当前学界对新能源汽车调研数据收集方法的培训覆盖程度如何？（1分表示覆盖极少，5分表示覆盖非常全面）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在开展新能源汽车相关数据分析时，最常使用的分析方法有哪些？
描述性统计分析
回归分析等计量模型
质性内容编码分析
机器学习预测模型
对比案例分析
系统动力学仿真
其他
您认为数据收集阶段的质量问题，对后续分析结论准确性的影响程度有多大？
几乎没有影响
有较小影响
有较大影响
有决定性影响
您在分析新能源汽车调研数据时，曾遇到过哪些因前期数据问题导致的分析障碍？
样本量不足支撑分析模型
关键变量缺失
数据存在系统性偏差
不同来源数据口径不一致
数据真实性存疑
未遇到过此类障碍
其他
您是否会在研究成果中明确披露数据收集的具体流程与方法细节？
会完整披露所有细节
会披露核心关键细节
仅做简要提及
基本不披露
您认为出台统一的新能源汽车学术调研数据收集规范与分析指南，对提升领域研究质量的帮助程度如何？（1分表示几乎没有帮助，10分表示帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为该指南在推广落地过程中可能面临的阻力有哪些？
不同研究方向需求差异大难以统一
研究人员规范意识不足
执行规范会增加调研成本
缺乏配套的培训与监督机制
现有研究习惯难以快速调整
其他
对于新能源汽车学术调研数据收集规范的制定，您还有哪些具体的建议？
您认为在新能源汽车调研数据分析环节，有哪些需要重点明确的操作指引？