您是否有过数码认知相关主题调研的设计或执行经验？
有，主导过3次及以上相关调研
有，参与过1-2次相关调研
没有，但了解过相关调研方法
完全没有相关经验
在您开展数码认知调研前，是否会专门开展可行性评估来判断项目落地难度？
每次都会，是调研立项的必备环节
大部分时候会，针对重点项目开展
偶尔会，仅在项目复杂度高时开展
从来不会，直接启动调研执行
您认为开展数码认知调研的可行性评估时，以下哪些维度是核心考量因素？
目标调研人群的触达难度
调研预算与时间周期匹配度
问卷题目设计的合理性与填答负担
数据回收后的分析可行性
调研内容的合规性与伦理风险
请您对“样本量规模设定”在整个数码认知调研可行性评估中的重要程度进行评分（1分=极不重要，5分=极重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在确定数码认知调研样本量时，最常参考的依据是？
行业通用的样本量计算公式（如置信区间、误差值推算）
过往同类调研的样本量经验值
项目预算与执行周期可承载的最大样本规模
委托方或项目要求的固定样本量
根据调研分析维度的数量倒推
您认为面向普通消费者的大众类数码认知调研，合理的有效样本量区间通常是？
100份以下，仅做小范围探索
100-300份，满足基础趋势判断
300-1000份，支持细分维度交叉分析
1000份以上，可做精准的群体特征推断
以下哪些情况会导致您调整数码认知调研的预设样本量？
预调研发现目标人群填答意愿低于预期
调研过程中出现明显的样本结构偏差
可行性评估显示原有样本量超出预算承载范围
中期数据回收已达到统计显著性要求
调研中途新增了细分分析维度
您在可行性评估阶段，是否会提前测算不同样本量对应的调研成本误差？
会，会做3档以上样本量的成本对比测算
会，仅测算目标样本量的成本区间
不会，成本按实际执行情况结算
不确定，视项目要求而定
请您评价当前常用的数码认知调研样本量测算方法对实际项目的适配程度（1分=完全不适配，5分=非常适配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前数码认知调研的可行性评估工作中，最容易出现的疏漏有哪些？
低估了小众数码用户群体的触达难度
未考虑无效问卷的剔除比例导致有效样本不足
忽略了问卷长度对填答质量的影响
未提前验证调研问题的用户理解偏差
未预留应对样本回收不达标的备选方案
在您的经验中，数码认知调研因前期可行性评估不足导致项目失败的比例大概是？
10%以下
10%-30%
30%-50%
50%以上
您认为一份完善的数码认知调研可行性评估报告，应当包含哪些核心模块？
调研目标与核心问题梳理
目标人群画像与触达渠道分析
样本量测算依据与结构设定
执行周期与预算明细测算
风险预判与应对预案
数据质量管控方案
您是否会在可行性评估阶段开展小范围预调研，来验证样本量设定的合理性？
每次都会，预调研是必备环节
大部分项目会，针对创新类主题必做
偶尔会，仅对无经验参考的项目开展
从来不会，直接启动正式调研
请您对自己当前掌握的数码认知调研样本量设计能力进行评分（1分=非常不熟练，5分=非常熟练）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为针对Z世代群体的数码认知调研，样本量设定与普通大众调研相比应当？
适当增加，因为群体内部数码认知差异更大
保持一致，样本量计算逻辑通用
适当减少，因为该群体触达和填答效率更高
不确定，需要结合具体调研目标判断
以下哪些指标可以用来判断数码认知调研的样本量已经满足分析需求？
核心问题的结果统计显著性达到95%置信水平
细分人群的子样本量满足最小统计要求
新增样本后核心结论不再发生明显波动
样本结构与目标人群整体结构偏差在5%以内
所有调研题目都回收了有效答案
您在开展可行性评估时，是否会将不同调研渠道的样本质量差异纳入样本量折算考量？
会，会根据渠道历史质量设置不同的有效率折算系数
会，仅对质量明显较差的渠道做样本量上浮
不会，统一按固定有效率计算总投放量
没有考虑过这个问题
结合您的实操经验，您认为在数码认知调研的样本量设定与可行性评估环节，还有哪些常见的难点或优化建议？