您所在的单位/机构类型
能源生产/供应企业
能源监管/政府主管部门
高校/科研院所
第三方调研/咨询机构
其他相关领域
您从事能源相关研究或实务工作的年限
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过能源领域的抽样调查项目
是，作为核心负责人主导过方案设计
是，作为核心成员参与过样本选取与分析
是，仅参与过部分执行环节
否，但系统学习过相关理论方法
否，对该领域了解较少
您认为在能源抽样调查方案设计中，样本量确定环节的重要性程度（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在确定能源领域抽样调查的样本量时，您认为最核心的影响因素是
调研总体的规模与异质性程度
允许的抽样误差范围
调研预算与执行周期限制
预期的数据分析方法要求
调研结论的精度要求
您在能源相关抽样调查中常用的样本量计算方法有哪些
基于简单随机抽样的公式计算法
参考同类研究经验值法
按统计功效（Power Analysis）推算法
分层抽样下的样本量分配法
根据执行可行性动态调整法
您认为当前能源领域抽样调查实践中，样本量设置最常见的问题是
样本量不足导致结论代表性不够
样本量过大造成资源浪费
分层/分群样本分配不合理
未考虑无应答率对有效样本的影响
样本量确定缺乏科学依据，主观性强
您对目前常用的能源领域抽样调查样本量计算方法的科学性评价（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在能源抽样调查的抽样框构建环节，您认为需要重点关注的内容有哪些
抽样框的覆盖完整性，避免遗漏目标总体
抽样框信息的准确性，及时更新失效单元
抽样框的分层标识合理性，便于后续样本分配
抽样框的可获得性与使用成本
重复单元的识别与清理
针对不同能源品类（如煤炭、油气、可再生能源）的抽样调查，您认为是否需要差异化设计样本量标准
非常需要，不同品类总体特征差异极大
比较需要，可在通用框架下做局部调整
一般，核心计算逻辑可保持一致
不太需要，统一标准更便于横向对比
完全不需要
您在能源抽样调查的数据分析阶段，常用的分析方法有哪些
描述性统计分析（均值、占比、分布等）
推断性统计分析（假设检验、置信区间估计等）
回归分析等因果/关联识别方法
分层加权调整，修正样本代表性偏差
空间/时间维度的异质性分析
您认为样本量大小对能源抽样调查数据分析结果可靠性的影响程度
决定性影响，样本量不达标结果完全不可信
较大影响，直接关系到结论的精度与稳定性
中等影响，可通过统计方法部分弥补样本量不足
较小影响，抽样方法的科学性比样本量更重要
几乎没有影响
您认为当前能源领域抽样调查的数据分析结果对政策制定/企业决策的支撑有效性如何（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前能源抽样调查在数据分析环节存在的主要短板有哪些
未做加权调整，直接用样本特征推断总体
对无应答偏差、样本选择性偏差的处理不足
分析方法与调研目标、数据类型不匹配
缺乏对结果不确定性的量化说明
分析维度单一，难以挖掘深层规律
在能源抽样调查的质量控制中，您认为哪个环节对最终数据质量的影响最大
前期方案设计与样本量测算
抽样框构建与样本抽取
现场/线上调研执行的规范性
数据清洗与校验
数据分析方法的选择与应用
您对数字化工具（如大数据辅助抽样、智能计算样本量）提升能源抽样调查效率的认可度（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为优化能源领域抽样调查方案可以从哪些方向入手
建立分场景的样本量测算参考标准
完善抽样框动态更新机制
推广科学的加权与偏差修正方法
加强调研全流程的质量控制
推动多源数据与抽样调查数据的融合分析
您是否了解国家层面出台的能源领域相关抽样调查制度规范
非常了解，在工作中严格参照执行
比较了解，会参考核心要求设计方案
一般了解，知道大致框架
不太了解，仅听说过相关文件
完全不了解
结合您的实践经验，您对能源抽样调查中的样本量优化设置或数据分析方法改进有哪些具体建议？