您是否有过参与或组织服装类课题在线调研的经历？
有组织服装课题调研的经历
有参与服装课题调研的经历
两者都有
两者都没有
在您过往接触的服装消费/行业调研中，是否遇到过无效问卷、恶意刷票等影响数据质量的情况？
您认为在线调研中的无效作答、重复提交等问题，对服装课题研究结论可靠性的影响程度如何？（1分影响极小，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为服装课题调研中常见的数据质量问题主要有哪些？
同一IP/设备重复提交
答题时间过短的随意作答
前后逻辑矛盾的无效回答
为获取奖励的恶意刷量
机器人批量自动填写
其他
在开展服装相关调研时，您是否了解过可用于拦截无效样本的技术手段？
非常了解，曾主动使用过相关功能
有一定了解，但未实际使用过
听说过，但不清楚具体作用
完全不了解
如果有一套成熟的机制能自动识别调研中的刷量、无效作答行为，您向身边做服装课题研究的同学/同事推荐使用该类工具的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常可能）
您认为智能防刷功能对于提升服装课题调研数据有效性的作用如何？
作用非常大，是保障数据质量的核心环节
作用比较大，能过滤大部分明显无效样本
作用一般，只能解决部分表面问题
作用很小，对数据质量提升不明显
您认为以下哪些智能防刷相关能力，对服装课题调研的数据质量控制最有价值？
答题行为轨迹识别（如快速乱选、长时间无操作）
重复设备/IP/账号识别拦截
逻辑矛盾答案自动校验
验证码/人机验证区分真实用户
异常作答样本自动标记
自定义无效样本筛选规则
如果在服装调研问卷中开启了样本拦截功能，您是否担心会误拦截部分真实有效的受访者？
非常担心，可能会流失有效样本
比较担心，但可以通过规则调整降低概率
不太担心，成熟的机制误判率很低
完全不担心，相比无效样本误判影响可接受
您对问卷网智能防刷在拦截服装调研恶意刷量、保障样本真实性方面的期待值是多少？（1分完全不期待，5分非常期待）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在服装消费者偏好类调研中，您认为哪类场景下最需要启用数据质量防护机制？
附带抽奖/红包等奖励的调研
面向特定细分人群（如高端服饰消费者）的调研
样本量需求大、投放渠道广的调研
用于学术研究、对数据严谨性要求高的课题调研
所有场景都需要
除了技术层面的防护，您认为还有哪些方式可以辅助提升服装课题调研的数据质量？
优化问卷长度，避免受访者因疲劳随意作答
设置清晰的答题指引，降低理解偏差
对回收样本进行人工抽样复核
设置甄别题筛选符合调研要求的目标人群
合理设置奖励机制，减少纯为奖励而来的无效用户
如果问卷平台能在调研过程中实时反馈数据质量情况（如无效样本占比、异常作答提醒），您认为这对服装课题研究的开展帮助大吗？
帮助很大，可以及时调整投放策略
帮助比较大，能提前预判数据质量问题
帮助一般，最终还是要看回收后的清洗结果
帮助不大，没有太大必要
您认为在服装课题调研的数据质量控制环节中，技术防护手段（如异常识别、刷量拦截）的重要性程度如何？（1分完全不重要，5分极其重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否愿意在今后开展服装相关课题调研时，尝试使用具备智能样本防护能力的问卷平台来保障数据可靠性？
非常愿意，会优先选择这类平台
比较愿意，可以尝试使用相关功能
无所谓，要看具体使用成本和便捷性
不愿意，更习惯传统的数据清洗方式
您认为当前服装类在线调研在数据质量控制方面，还存在哪些痛点？
难以精准定位目标受访人群，样本代表性不足
无法实时识别无效作答，事后清洗成本高
刷奖、刷量行为难以彻底杜绝
缺乏统一的数据质量评估标准
不同投放渠道的样本质量差异大，难以管控
其他
对于问卷平台如何更好地服务服装课题调研、提升数据质量控制效果，您还有哪些具体的建议或期待？