您的身份属于以下哪一类？
制造业企业培训负责人
职业院校/高校制造业相关专业教师
课程评估领域研究人员
制造业一线参训员工
其他相关从业者
您是否参与过制造业相关课程的评估工作？
是，主导过评估项目
是，作为核心成员参与
是，仅配合提供过相关数据
否，未参与过
您认为在制造业课程评估设计阶段，合理确定样本量对最终评估结果可信度的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您过往的评估经验中，确定样本量时主要会考虑以下哪些因素？
评估总预算限制
课程覆盖的参训总人数
评估结论要求的精确程度
数据收集的时间周期
可投入的调研人力
参训人员的配合意愿
您所在的单位开展制造业课程评估时，通常的样本量规模处于以下哪个区间？
30份以下
30-100份
101-300份
301-500份
500份以上
您认为当前制造业课程评估实践中，样本量确定最常见的问题是什么？
样本量过小导致结果代表性不足
样本量过大造成资源浪费
样本选取随机性不足存在偏差
未结合评估目标科学计算，全凭经验决定
您对“样本量越大，评估结果就越准确”这一观点的认同程度如何？（1分非常不认同，5分非常认同）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
以下哪些课程类型，您认为在评估时需要适当扩大样本量来保证结论可靠？
面向全厂区推广的通用安全类课程
针对核心技术岗位的专项技能课程
新员工入职通识培训课程
管理层领导力提升课程
新工艺/新设备操作专项课程
您在确定评估样本量时，是否会参考统计学相关的样本量计算方法？
每次都会严格按照公式计算
多数时候会参考，结合实际调整
偶尔会参考，主要还是靠经验
从来不会，根据资源情况灵活确定
您认为以下哪些环节的优化，能够帮助在控制成本的前提下提升样本量对应的评估有效性？
优化抽样方法，提升样本代表性
精简问卷题目，提高应答率
采用线上线下结合的数据收集方式
提前做好宣导，降低无效问卷比例
对未应答人群进行跟进回访
当评估预算有限时，您认为优先保障以下哪项最为重要？
保证足够的样本量覆盖
保证样本的随机代表性
保证问卷题目的科学有效性
保证数据收集的流程规范
您认为当前行业内关于制造业课程评估中样本量确定的相关指导规范的完善程度如何？（1分非常不完善，5分非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因为样本量设置不合理，导致课程评估结论无法支撑决策的情况？
您认为在制造业课程评估中，会导致实际回收有效样本量低于预期的原因有哪些？
一线员工生产任务重，无暇填写
问卷内容过长，填写意愿低
调研激励不足，参与积极性差
问卷发放渠道不通畅
员工担心评估结果影响自身，刻意回避
对于不同层级的参训人员（如一线员工、技术人员、管理人员），您认为是否需要分别设置差异化的样本量标准？
非常有必要，不同群体差异大
有一定必要，可根据实际调整
没必要，统一标准即可
不确定
您认为采用分层抽样方法，对提升固定样本量下的评估结果准确性帮助有多大？（1分几乎没有帮助，5分帮助非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在开展多场次重复开展的制造业课程评估时，您认为样本量应该如何设置？
每一场次都单独计算，保证单场结论可靠
按周期合并计算，总样本量达标即可
核心场次保证足够样本，辅助场次适当减少
根据评估目的灵活调整
结合您的实践经验，您对制造业课程评估中样本量的科学确定与优化还有哪些具体建议？