您的身份所属领域是？
统计学/应用数学相关科研人员
互联网/软件行业数据分析从业者
市场调研/咨询行业从业者
高校相关专业学生
其他领域
您是否参与过软件相关的抽样调查方案设计工作？
从未参与
参与过1-2次
参与过3-5次
参与过5次以上
您对抽样调查相关理论知识的掌握程度如何？（1分表示完全不了解，5分表示非常精通）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您接触过的软件调研项目中，最常使用的抽样方法是？
简单随机抽样
分层抽样
整群抽样
系统抽样
多阶段混合抽样
从未接触过相关项目
您认为在设计软件抽样调查方案时，确定样本量需要优先考虑哪些因素？
调研总体的规模大小
预期的调研结果精度要求
可支配的调研预算与时间成本
调研指标的变异程度
后续数据分析方法的适配性
其他因素
您在确定抽样调查样本量时，最常采用的依据是？
基于统计公式计算得出的理论样本量
参考同领域同类调研的常用样本量
根据项目预算与执行难度灵活调整
凭借过往项目经验直接确定
从未参与过样本量确定工作
您认为样本量大小对最终调研结果可信度的影响程度如何？（1分表示几乎无影响，5分表示起决定性作用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否了解聚类分析在抽样调查方案设计中的应用场景？
完全不了解
听说过但未实际应用过
有过初步应用尝试
能够熟练结合聚类分析优化抽样方案
您认为聚类分析可以在抽样调查的哪些环节发挥作用？
调研前对总体样本进行分层/分群，提升样本代表性
调研后对回收数据进行群体细分，挖掘异质性特征
抽样过程中辅助确定核心抽样框，降低抽样误差
调研结果校验阶段识别异常样本，提升数据质量
不清楚具体应用场景
在您过往的项目中，是否出现过因样本量设计不合理导致调研结果偏差的情况？
从未出现
偶尔出现（1-2次）
多次出现（3次及以上）
无法判断是否出现过此类问题
如果样本量设置过小，您认为可能会引发以下哪些问题？
样本代表性不足，结果无法推断总体
统计检验效力不足，难以发现真实存在的差异
聚类分析等细分方法无法得到稳定的群体划分结果
调研结果偶然性强，可复现性差
不会引发明显问题
您认为在面向软件用户开展的调研中，采用聚类分群后再抽样的方式，相比简单随机抽样的效果如何？
效果明显更好，能大幅提升样本代表性
效果略有提升，但差异不大
效果没有明显区别
效果反而更差，操作复杂度更高
没有对比过两种方式的效果
您对当前常用的样本量计算工具（如各类统计软件自带的样本量计算模块）的易用性评分如何？（1分表示非常难用，5分表示非常好用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在设计抽样调查方案时，通常会使用哪些工具辅助完成工作？
SPSS、R、Python等统计分析软件
Excel等基础办公工具
专业调研平台自带的抽样功能模块
手动计算结合经验判断
其他工具
您认为在软件相关的调研中，多大的有效样本量基本可以满足常规聚类分析的需求？
100份以内
100-300份
300-1000份
1000份以上
不确定，需要结合具体分群数量调整
您认为当前抽样调查方案设计中，最常见的误区有哪些？
盲目追求大样本，忽略调研成本与边际效益
样本量计算未考虑无效问卷的折损
分群抽样时群间差异设置不合理，导致抽样误差增大
混淆随机抽样与方便抽样，影响结果科学性
未结合后续分析方法调整抽样设计
其他误区
您是否接受过抽样调查相关的系统方法培训？
接受过完整的系统培训
参加过零散的相关课程/讲座
仅通过自学了解相关知识
从未接受过任何相关培训
您认为聚类分析与抽样方法结合的方案，在软件用户调研场景中的实用价值如何？（1分表示毫无价值，5分表示价值极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果要推广优化后的抽样调查方案在软件行业的应用，您认为需要优先完善哪些方面？
推出更简便易操作的样本量计算与分群工具
形成行业通用的抽样设计规范与参考标准
加强相关方法的实操培训与案例分享
降低方案落地的执行成本与复杂度
其他方面
您未来是否愿意在相关项目中尝试结合聚类分析优化抽样设计？
非常愿意，会主动尝试应用
如果有合适的项目会考虑尝试
持观望态度，需要参考更多成功案例
不愿意，认为现有方法已经足够满足需求
对于软件抽样调查方案中的样本量设置与聚类分析应用，您还有哪些经验或建议可以分享？