您所在的机构类型
新能源整车/零部件制造企业
新能源发电/储能企业
市场调研/咨询机构
高校/科研院所
政府/行业协会
其他
您从事新能源相关研究或调研工作的年限
1年以内
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过新能源领域的问卷或访谈类样本收集工作
是，作为项目负责人主导过
是，作为核心成员参与过
是，仅协助执行过部分环节
否，未参与过
在新能源用户调研中，您认为样本收集前最需要明确的甄别维度有哪些
用户所属新能源细分领域（如电动车、光伏、储能等）
用户的产品使用时长与使用频率
用户的决策参与程度
用户的地域与城市级别
用户的年龄、职业等基础属性
其他
请您对当前新能源调研中样本收集环节的整体规范性进行评分（1分=非常不规范，5分=非常规范）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在甄别题设计中，您认为以下哪类题目对筛选有效样本的作用最大
行为甄别题（如实际使用行为、购买经历）
身份甄别题（如职业、所属行业、岗位权限）
注意力检测题（如逻辑校验、陷阱题）
认知甄别题（如对产品/技术的了解程度）
您在设计新能源调研甄别题时，通常会遇到哪些问题
甄别条件过严导致样本量不足
甄别条件过松导致无效样本混入
题目表述存在歧义，用户理解偏差
甄别题过长导致用户中途流失
难以平衡样本代表性与配额要求
其他
您认为甄别题在整份问卷中的合理占比约为多少
10%以内
10%-20%
20%-30%
30%以上
请您评价“设置逻辑跳转类甄别题”对提升样本收集效率的作用（1分=作用很小，5分=作用很大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在样本质量控制中，您常用的过程性质控手段有哪些
答题时长阈值筛选
IP/设备重复度校验
前后题逻辑一致性校验
人工抽审录音/开放题内容
设置陷阱题识别随意作答
样本配额实时监控
其他
您认为新能源调研中最容易出现的样本偏差类型是
样本代表性不足（如过度集中于某类用户）
答题不认真（如直线作答、快速作答）
样本造假（如职业填答、刷样本）
甄别失效（不符合条件的用户通过筛选）
其他
请您对“样本收集前明确配额要求”在质量控制中的重要性进行评分（1分=非常不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在团队在新能源调研中，对无效样本的平均剔除比例约为
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
您认为导致样本收集后无效比例偏高的主要原因有哪些
甄别题设计存在漏洞
样本渠道来源质量差
质控规则设置不合理
用户答题动机不纯（如仅为领奖）
问卷题目本身设计不佳
其他
在新能源B端调研（如企业用户、经销商）中，您认为最关键的甄别要点是
受访者是否具备对应岗位决策权
企业是否属于目标细分行业
企业规模/业务范围是否符合要求
受访者对调研主题的了解程度
在新能源C端调研（如车主、户用光伏用户）中，您认为最关键的甄别要点是
是否为产品实际购买/使用者
使用时长是否满足调研要求
是否近期参与过同类调研
年龄、地域等基础属性是否匹配配额
请您评价“多渠道混合投放”对改善样本收集结构合理性的效果（1分=效果很差，5分=效果很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您通常会通过哪些渠道开展新能源调研的样本招募
自有用户数据库
第三方样本库
社交媒体/社群招募
线下门店/场景拦截
行业展会/论坛邀约
客户转介绍
其他
您是否会在甄别环节设置“近3个月未参与过同类新能源调研”的排除条件
每次都会设置
多数项目会设置
少数项目会设置
从不设置
您认为在新能源调研中，设计甄别题时最需要避免的一个误区是什么？请简要说明
请您对“AI辅助甄别题设计”在未来样本质量控制中的应用价值进行评分（1分=价值很低，5分=价值很高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为未来提升新能源领域样本收集质量的重点方向有哪些
优化甄别题的逻辑与表述
建立更严格的多维度质控体系
提升样本渠道的精准度
加强答题过程中的行为数据监测
完善样本标签与画像体系
其他
如果您有关于新能源调研甄别题设计或样本质量控制的实操经验或建议，欢迎在此分享