科学研究系统性思维的方法体系：数据收集模板
一、数据收集计划模板
模板说明
本模板基于《数据收集策略与技术》深度解读报告，整合了测量理论、抽样理论和混合方法论，为研究者制定系统性的数据收集策略提供指导。
1. 数据需求分析与目标设定
1.1 研究目标分析
核心研究问题：
[明确描述需要通过数据收集回答的核心问题]
数据需求层次：
- 描述性需求：
[现状描述数据需求] - 解释性需求：
[关系解释数据需求] - 预测性需求：
[预测建模数据需求] - 因果性需求：
[因果推断数据需求]
1.2 数据类型与结构需求
定量数据需求：
| 变量名称 | 变量类型 | 测量层次 | 精度要求 | 收集频率 | 样本量需求 |
|---|---|---|---|---|---|
| [变量1] | [连续/分类] | [名义/顺序/间距/比率] | [精度] | [频率] | [样本量] |
定性数据需求：
| 数据类型 | 收集目的 | 深度要求 | 饱和度判断 | 预期主题数 |
|---|---|---|---|---|
| [访谈数据] | [目的] | [深度] | [饱和标准] | [主题数] |
1.3 数据质量目标
准确性目标：[测量误差控制范围]
完整性目标：[可接受的最大缺失率]
一致性目标：[评分者间一致性目标]
2. 收集方法选择与组合策略
2.1 方法选择决策框架
方法评估矩阵：
| 方法名称 | 适用性 | 成本效益 | 质量预期 | 可行性 | 综合评分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 问卷调查 | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] | [总分] |
| 深度访谈 | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] | [总分] |
选择理由分析：
[说明方法选择的具体理由和协同效应]
2.2 混合方法整合策略
整合设计类型：
- 解释性序贯设计（QUAN → qual）
- 探索性序贯设计（QUAL → quan）
- 并行三角测量设计（QUAN + QUAL）
整合策略详述：
时间序列：[不同方法的时间安排]
优先级分配：[主要方法vs辅助方法的权重]
整合点：[数据整合的具体时间点和方式]
3. 抽样设计与样本量计算
3.1 目标总体界定
总体定义：
[精确界定研究的目标总体，包括时间、地域、人群特征等边界]
分层结构分析：
- 主要分层变量：
[关键的人口学或特征变量] - 分层理由：
[基于理论或实践的分层依据]
3.2 抽样方法设计
选择的抽样方法：
- 简单随机抽样
- 分层抽样
- 整群抽样
- 多阶段抽样
具体实施方案：
抽样框：[抽样框的来源和质量]
抽样程序：[详细的抽样操作步骤]
替代规则：[无法接触到抽样单位时的替代规则]
3.3 样本量计算
统计参数设定：
- 效应量：
[Cohen's d等] - 显著性水平（α）：
[通常0.05] - 统计功效：
[通常0.80或0.90]
样本量计算结果：
- 每组最小样本量：
[具体数值] - 考虑流失的招募目标：
[调整后数值]
4. 时间规划与资源配置
4.1 收集时间计划
| 阶段 | 开始日期 | 结束日期 | 持续时间 | 主要任务 |
|---|---|---|---|---|
| 准备阶段 | [日期] | [日期] | [天数] | [任务] |
| 试点阶段 | [日期] | [日期] | [天数] | [任务] |
| 正式收集 | [日期] | [日期] | [天数] | [任务] |
4.2 人力资源配置
| 角色 | 人数 | 资质要求 | 主要职责 | 时间投入 |
|---|---|---|---|---|
| 项目经理 | 1 | [资质] | [职责] | [时间] |
| 数据收集员 | [数] | [资质] | [职责] | [时间] |
4.3 预算规划
| 预算类别 | 预算项目 | 金额 | 占比 |
|---|---|---|---|
| 人力成本 | [项目] | [金额] | [%] |
| 设备费用 | [项目] | [金额] | [%] |
| 总计 | [总额] | 100% |
5. 风险评估与应急预案
5.1 风险识别与评估
| 风险类型 | 风险描述 | 发生概率 | 影响程度 | 预防措施 |
|---|---|---|---|---|
| 响应率低 | [描述] | [高/中/低] | [严重/中等/轻微] | [措施] |
| 数据丢失 | [描述] | [高/中/低] | [严重/中等/轻微] | [措施] |
| 进度延误 | [描述] | [高/中/低] | [严重/中等/轻微] | [措施] |
5.2 应急预案
响应率过低应急预案：
触发条件：响应率低于[具体百分比]
应对步骤：
1. 分析低响应原因
2. 调整激励机制
3. 扩大招募渠道
4. 修改收集方式
数据丢失应急预案：
触发条件：关键数据丢失超过[具体比例]
应对步骤：
1. 立即评估丢失范围
2. 启动备份系统
3. 补充数据收集
4. 调整分析计划
6. 数据管理与质量控制
6.1 数据管理计划
存储方案：
- 存储格式：
[选择的数据存储格式] - 备份策略：
[实时和定期备份方案] - 访问控制：
[数据访问权限管理]
安全措施：
- 数据加密：
[加密方法] - 去标识化：
[个人信息去标识化程序] - 访问日志：
[访问记录管理]
6.2 质量控制措施
收集前质量预防：
- 工具验证：
[信效度检验方案] - 人员培训：
[培训和考核计划] - 程序标准化：
[标准操作程序]
收集中质量监控：
| 质量维度 | 具体指标 | 目标值 | 监控频率 |
|---|---|---|---|
| 准确性 | [指标] | [目标] | [频率] |
| 完整性 | [指标] | [目标] | [频率] |
| 一致性 | [指标] | [目标] | [频率] |
收集后质量验证：
- 数据验证：
[完整性和一致性检查] - 异常处理：
[异常值和缺失值处理]
7. 进度监控与报告
7.1 监控指标
| 指标类别 | 具体指标 | 计算方法 | 目标值 | 负责人 |
|---|---|---|---|---|
| 进度指标 | [指标] | [方法] | [目标] | [姓名] |
| 质量指标 | [指标] | [方法] | [目标] | [姓名] |
7.2 沟通机制
内部沟通：
- 团队会议：
[频率和议程] - 进度报告：
[格式和频率]
外部沟通：
- 利益相关者通报：
[沟通计划] - 问题协调：
[协调机制]
8. 伦理考虑
8.1 伦理审查
- 已获得伦理委员会批准
- 知情同意程序完善
- 隐私保护措施到位
8.2 参与者权利保护
知情同意要素：
- 研究目的说明
- 程序描述
- 风险说明
- 自愿参与原则
- 退出权利
数据保护措施：
[具体的数据保护和隐私保障措施]
附录
A1. 标准表格模板
（数据记录表、质量检查表等）
A2. 操作手册
（详细的操作程序和指导）
A3. 应急联系清单
（关键人员联系方式）
二、工具选择指南
模板说明
本指南基于《数据收集策略与技术》深度解读报告，为研究者选择合适的数据收集工具提供系统性的决策支持框架。整合了测量理论、技术可行性分析和成本效益评估。
1. 工具选择决策框架
1.1 需求分析矩阵
研究目标与工具匹配：
| 研究目标类型 | 推荐工具类别 | 适用场景 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 描述性研究 | 调查问卷、观察工具 | 大样本现状调查 | 注意代表性 |
| 解释性研究 | 量表、实验工具 | 变量关系探索 | 控制混杂因素 |
| 探索性研究 | 访谈指南、观察协议 | 理论建构阶段 | 保持开放性 |
| 验证性研究 | 标准化测验、实验设备 | 假设检验 | 确保信效度 |
数据类型需求分析：
| 数据类型 | 主要工具 | 优势 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| 定量数据 | 问卷、量表、测试 | 标准化、可比较 | 信息深度有限 |
| 定性数据 | 访谈、观察、文档 | 信息丰富、深入 | 主观性强 |
| 多模态数据 | 传感器、录音录像 | 客观、实时 | 技术要求高 |
| 行为数据 | 观察、实验、追踪 | 直接、真实 | 伦理要求高 |
1.2 工具分类体系
按收集方式分类：
自报告工具：
- 结构化问卷：
标准化程度高，适用于大样本调查 - 半结构化访谈：
灵活性与标准化平衡 - 开放式访谈：
深度信息获取，适用于探索性研究 - 日记法：
纵向数据收集，了解变化过程
观察工具：
- 结构化观察：
标准化观察清单，适用于行为计数 - 非结构化观察：
自然观察，适用于现象描述 - 参与式观察：
深入了解社会文化背景 - 视频分析：
行为细节分析，可重复观察
测量工具：
- 标准化测验：
心理、认知能力测量 - 生理测量：
客观生理指标 - 行为测量：
实验室行为任务 - 技术测量：
传感器、应用程序数据
2. 工具类型匹配矩阵
2.1 研究特征与工具匹配
样本规模匹配：
| 样本规模 | 推荐工具 | 实施考虑 | 成本效益 |
|---|---|---|---|
| 大样本(>500) | 在线问卷、标准化测验 | 自动化收集 | 成本效益高 |
| 中样本(100-500) | 问卷+访谈、混合方法 | 平衡深度与广度 | 中等成本 |
| 小样本(<100) | 深度访谈、案例研究 | 重视质量深度 | 高质量要求 |
时间框架匹配：
| 时间特征 | 适用工具 | 设计要点 | 挑战应对 |
|---|---|---|---|
| 横断面 | 问卷、一次性测量 | 简化程序 | 确保代表性 |
| 纵向追踪 | 重复测量、日记 | 保持一致性 | 控制流失率 |
| 实时收集 | 传感器、移动应用 | 技术稳定性 | 隐私保护 |
2.2 研究内容与工具匹配
测量内容类型：
态度与观念：
- Likert量表：
适用于态度强度测量 - 语义差异量表：
适用于概念评价 - 排序量表：
适用于偏好排序 - 深度访谈：
了解态度形成原因
行为与技能：
- 行为观察清单：
直接行为记录 - 表现任务：
技能水平评估 - 情境模拟：
行为预测 - 日志记录：
自然环境行为
知识与认知：
- 标准化测验：
知识水平测量 - 认知任务：
认知过程分析 - 作品分析：
创造性评估 - 思维导图：
知识结构了解
情感与体验：
- 情绪量表：
情感状态测量 - 生理指标：
客观情感反应 - 现象学访谈：
主观体验理解 - 日记法：
情感变化追踪
3. 信效度评估标准
3.1 信度评估框架
信度类型与标准：
内部一致性信度：
- 优秀：Cronbach’s α ≥ 0.90
- 良好：Cronbach’s α ≥ 0.80
- 可接受：Cronbach’s α ≥ 0.70
- 需改进：Cronbach’s α < 0.70
重测信度：
- 优秀：r ≥ 0.90
- 良好：r ≥ 0.80
- 可接受：r ≥ 0.70
- 需改进：r < 0.70
评分者间信度：
- 优秀：ICC ≥ 0.90
- 良好：ICC ≥ 0.80
- 可接受：ICC ≥ 0.70
- 需改进：ICC < 0.70
信度提升策略：
项目优化：删除与总分相关低的项目
指导语改进：提高参与者理解准确性
培训加强：提高评分者一致性
环境控制：减少测量环境噪音
3.2 效度评估框架
内容效度评估：
- 专家评议：
至少3-5名领域专家参与评议 - 覆盖度分析：
内容覆盖理论构念的关键维度 - 相关性评分：
每个项目与构念的相关性≥3分(5分制) - 代表性检查：
样本项目能代表构念总体
构念效度验证：
-
探索性因子分析：
- KMO ≥ 0.70：
当前值: ___ - Bartlett检验显著：
p < 0.05 - 因子载荷 ≥ 0.40：
最小载荷: ___ - 累积方差解释率 ≥ 60%：
当前: ___%
- KMO ≥ 0.70：
-
验证性因子分析：
- χ²/df ≤ 3.0：
当前值: ___ - CFI ≥ 0.90：
当前值: ___ - TLI ≥ 0.90：
当前值: ___ - RMSEA ≤ 0.08：
当前值: ___
- χ²/df ≤ 3.0：
标准效度验证：
- 同时效度：
与标准工具相关r ≥ 0.70 - 预测效度：
预测准确率 ≥ 80% - 区别效度：
不同构念间相关r < 0.85
4. 技术可行性分析
4.1 技术要求评估
技术复杂度分级：
低技术要求：
- 纸笔问卷：
无技术要求，易实施 - 简单访谈：
基本录音设备即可 - 观察记录：
标准化观察表 - 适用场景：
资源有限、技术条件差
中等技术要求：
- 在线调查：
网络平台、基本网络技能 - 音视频访谈：
视频会议软件 - 移动应用：
智能手机、应用开发 - 适用场景：
一般研究环境、中等预算
高技术要求：
- 生理测量：
专业设备、技术支持 - 眼动追踪：
高精度设备、专业分析 - 脑电测量：
专业实验室、技术人员 - 适用场景：
高端研究、充足资源
4.2 实施条件评估
人员技能要求：
| 技能类别 | 低要求工具 | 中要求工具 | 高要求工具 |
|---|---|---|---|
| 操作技能 | 纸笔调查 | 在线平台 | 专业设备 |
| 技术技能 | 基本计算机 | 软件操作 | 编程分析 |
| 专业技能 | 基本培训 | 专业培训 | 专家水平 |
设备与环境要求：
- 基础设施：
网络、电力、空间 - 设备投入：
硬件、软件、维护 - 环境控制：
温度、噪音、光线 - 安全保障：
数据安全、人员安全
4.3 技术风险评估
常见技术风险：
| 风险类型 | 风险描述 | 发生概率 | 影响程度 | 应对策略 |
|---|---|---|---|---|
| 设备故障 | 关键设备损坏 | 中 | 高 | 备用设备 |
| 软件问题 | 系统崩溃或Bug | 中 | 中 | 技术支持 |
| 网络中断 | 网络连接问题 | 高 | 中 | 离线备份 |
| 数据丢失 | 存储系统失效 | 低 | 高 | 多重备份 |
5. 成本效益评估
5.1 成本分析框架
成本构成分析：
直接成本：
| 成本项目 | 纸笔工具 | 数字工具 | 高技术工具 |
|---|---|---|---|
| 设备采购 | 低 | 中 | 高 |
| 软件许可 | 无 | 中 | 高 |
| 人员培训 | 低 | 中 | 高 |
| 实施费用 | 低 | 中 | 中 |
| 维护成本 | 低 | 中 | 高 |
间接成本：
- 时间成本：
开发、培训、实施时间 - 机会成本：
放弃其他方案的损失 - 风险成本：
技术失败的潜在损失 - 协调成本：
团队协作的管理成本
5.2 效益分析框架
直接效益：
- 数据质量提升：
准确性、完整性改善程度 - 效率提升：
收集时间、人力节省 - 范围扩大：
可触及的样本规模增加 - 功能增强：
新的分析可能性
长期效益：
- 能力建设：
团队技术能力提升 - 重复使用：
工具在后续项目中的价值 - 方法创新：
方法论贡献和影响 - 竞争优势：
研究能力的竞争优势
5.3 成本效益决策模型
评分权重模型：
| 评估维度 | 权重 | 工具A得分 | 工具B得分 | 工具C得分 |
|---|---|---|---|---|
| 适用性(40%) | 0.4 | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] |
| 质量(30%) | 0.3 | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] |
| 成本(20%) | 0.2 | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] |
| 可行性(10%) | 0.1 | [1-5分] | [1-5分] | [1-5分] |
| 总分 | 1.0 | [总分] | [总分] | [总分] |
决策规则：
- 总分≥4.0：优先推荐
- 总分3.0-3.9：可以考虑
- 总分2.0-2.9：需要改进
- 总分<2.0：不推荐使用
6. 工具选择决策流程
6.1 决策步骤
第一步：需求明确
1. 明确研究目标和问题
2. 确定数据类型和结构需求
3. 分析样本特征和规模
4. 评估时间和资源约束
第二步：候选工具筛选
1. 基于需求匹配初选工具
2. 评估技术可行性
3. 进行成本效益分析
4. 形成候选工具清单
第三步：详细评估
1. 深入分析信效度证据
2. 评估实施风险和挑战
3. 咨询专家意见
4. 进行试点测试
第四步：最终决策
1. 综合评估各项指标
2. 考虑项目特殊要求
3. 做出最终选择
4. 制定实施计划
6.2 决策支持工具
决策矩阵模板：
研究特征：[简要描述研究特征]
约束条件：[主要约束条件]
优先考虑因素：[最重要的考虑因素]候选工具对比：
工具A：[优势] vs [劣势]
工具B：[优势] vs [劣势]
工具C：[优势] vs [劣势]推荐方案：[最终推荐及理由]
6.3 质量保证机制
选择过程质量控制：
- 多人参与：避免个人偏见
- 专家咨询：获得专业意见
- 文献支持：基于实证研究证据
- 试点验证：小规模测试验证
后评估机制：
- 使用效果评估：实际使用后的效果评价
- 经验总结：总结使用经验和教训
- 改进建议：提出工具改进建议
- 知识积累：为后续选择提供参考
附录
A1. 常用工具信效度数据库
（常用测量工具的信效度参考数据）
A2. 技术工具资源清单
（推荐的数字化工具和平台）
A3. 成本估算参考表
（各类工具的成本估算参考）
A4. 决策案例库
（典型的工具选择决策案例）
三、质量控制检查表
模板说明
本检查表基于数据收集质量管理理论，为确保数据收集过程的质量标准提供系统性检查工具。涵盖收集前准备、过程监控和后期验证的全过程质量控制。
1. 收集前准备验证
1.1 工具与方法验证
测量工具验证：
-
信度检验完成
- 内部一致性系数 ≥ 0.70：
当前值: ___ - 重测信度系数 ≥ 0.80：
当前值: ___ - 评分者间信度 ≥ 0.85：
当前值: ___
- 内部一致性系数 ≥ 0.70：
-
效度检验完成
- 内容效度专家评议：
完成/未完成 - 构念效度验证：
CFI ≥ 0.90: ___ - 标准效度分析：
相关系数: ___
- 内容效度专家评议：
-
工具标准化检查
- 测量程序标准化：
是/否 - 评分标准明确：
是/否 - 操作手册完整：
是/否
- 测量程序标准化：
抽样方案验证：
-
抽样设计合理性
- 目标总体界定清晰：
是/否 - 抽样方法适当：
方法: ___ - 样本量计算正确：
样本量: ___
- 目标总体界定清晰：
-
抽样框质量检查
- 抽样框覆盖度 ≥ 95%：
当前值: ___% - 抽样框时效性：
更新日期: ___ - 重复和遗漏检查：
完成/未完成
- 抽样框覆盖度 ≥ 95%：
1.2 人员准备验证
团队资质检查：
-
核心人员资质
- 项目负责人资质符合：
是/否 - 数据收集员培训完成：
是/否 - 质量监督员到位：
是/否
- 项目负责人资质符合：
-
培训效果验证
- 理论知识考试通过率 ≥ 90%：
当前: ___% - 实操技能考核通过率 ≥ 95%：
当前: ___% - 标准化程序掌握情况：
优秀/良好/需改进
- 理论知识考试通过率 ≥ 90%：
角色职责明确：
- 职责分工清晰：
是/否 - 汇报关系明确：
是/否 - 应急联系畅通：
是/否
1.3 技术与环境准备
设备与系统检查：
-
硬件设备就绪
- 计算机设备正常：
台数: ___ 状态: ___ - 测量仪器校准：
最后校准日期: ___ - 备用设备准备：
是/否
- 计算机设备正常：
-
软件系统验证
- 数据收集平台测试：
通过/失败 - 数据存储系统就绪：
是/否 - 备份系统功能正常：
是/否
- 数据收集平台测试：
环境条件确认：
- 收集场所准备就绪：
是/否 - 隐私保护措施到位：
是/否 - 安全应急预案制定：
是/否
2. 过程中质量监控
2.1 实时质量指标监控
响应质量监控：
-
响应率监控（目标: ≥80%）
- 当前总体响应率：
___% - 各分层响应率：
分层1: ___% 分层2: ___% - 响应率趋势：
上升/稳定/下降
- 当前总体响应率：
-
完成质量监控
- 完整回答率：
___%（目标: ≥95%） - 有效回答率：
___%（目标: ≥90%） - 逻辑一致性：
___%（目标: ≥95%）
- 完整回答率：
数据质量实时检查：
-
缺失值监控
- 整体缺失率：
___%（目标: ≤5%） - 关键变量缺失率：
___%（目标: ≤2%） - 系统性缺失模式：
有/无
- 整体缺失率：
-
异常值监控
- 超出合理范围值比例：
___% - 极端值标记：
已标记/未标记 - 异常值处理记录：
完整/不完整
- 超出合理范围值比例：
2.2 过程执行标准检查
标准化程序执行：
-
操作程序遵循情况
- 开场白标准化执行：
优秀/良好/需改进 - 问题提问方式标准化：
优秀/良好/需改进 - 记录格式规范性：
优秀/良好/需改进
- 开场白标准化执行：
-
时间控制情况
- 平均收集时间：
___分钟（目标范围: ___-___分钟） - 时间变异系数：
___（目标: ≤0.3） - 超时比例：
___%（目标: ≤10%）
- 平均收集时间：
参与者管理：
-
参与体验质量
- 参与者满意度：
___分（1-5分制，目标: ≥4分） - 投诉和建议记录：
___条 - 重复参与意愿：
___%
- 参与者满意度：
-
伦理规范执行
- 知情同意程序执行：
完全遵循/基本遵循/存在偏差 - 隐私保护措施落实：
到位/基本到位/需加强 - 参与者权利保障：
充分/基本充分/不充分
- 知情同意程序执行：
2.3 团队绩效监控
个人绩效指标：
-
收集效率
- 日均完成量：
___个（目标: ___个） - 质量合格率：
___%（目标: ≥95%） - 错误率：
___%（目标: ≤3%）
- 日均完成量：
-
团队协作
- 团队沟通效果：
优秀/良好/需改进 - 问题解决及时性：
及时/基本及时/滞后 - 经验分享积极性：
积极/一般/消极
- 团队沟通效果：
3. 数据完整性检查
3.1 数据收集完整性
样本完整性检查：
-
样本量达成情况
- 总样本量完成率：
___%（目标: ≥100%） - 各分层样本量达成：
- 分层1：
___/___（完成数/目标数） - 分层2：
___/___
- 分层1：
- 样本分布合理性：
合理/基本合理/存在偏差
- 总样本量完成率：
-
时间进度完整性
- 收集进度完成率：
___% - 里程碑达成情况：
按时/基本按时/延误 - 剩余时间充足性：
充足/紧张/不足
- 收集进度完成率：
数据项完整性：
-
核心变量收集
- 主要研究变量完整性：
___% - 控制变量完整性：
___% - 人口学变量完整性：
___%
- 主要研究变量完整性：
-
辅助信息收集
- 环境变量记录：
完整/基本完整/不完整 - 过程信息记录：
完整/基本完整/不完整 - 元数据记录：
完整/基本完整/不完整
- 环境变量记录：
3.2 数据存储完整性
存储系统检查：
-
数据备份状况
- 实时备份功能：
正常/异常 - 备份完整性验证：
通过/失败 - 备份恢复测试：
通过/失败
- 实时备份功能：
-
版本控制检查
- 版本标记清晰：
是/否 - 变更记录完整：
是/否 - 访问权限控制：
正常/存在问题
- 版本标记清晰：
4. 偏误识别与纠正
4.1 系统性偏误检查
选择偏误评估：
-
样本代表性检查
- 人口学特征对比：
代表性良好/存在偏差 - 地域分布合理性：
合理/存在偏差 - 无回应偏误分析：
已完成/未完成
- 人口学特征对比：
-
自选择偏误控制
- 参与动机分析：
已分析/未分析 - 激励机制影响评估：
已评估/未评估 - 志愿者偏误控制：
已控制/未控制
- 参与动机分析：
测量偏误识别：
-
工具偏误检查
- 问题理解偏差：
已检查/未检查 - 文化适应性问题：
已检查/未检查 - 测量敏感性验证：
已验证/未验证
- 问题理解偏差：
-
社会期望偏误
- 敏感问题处理：
适当/需改进 - 匿名化程度：
充分/不充分 - 间接测量使用：
已使用/未使用
- 敏感问题处理：
4.2 偏误纠正措施
发现偏误的处理：
-
轻微偏误处理
- 统计调整方法：
已制定/未制定 - 权重调整方案：
已制定/未制定 - 敏感性分析计划：
已制定/未制定
- 统计调整方法：
-
严重偏误处理
- 重新收集计划：
已制定/未制定 - 样本补充方案：
已制定/未制定 - 分析策略调整：
已调整/未调整
- 重新收集计划：
5. 质量改进行动
5.1 问题识别与优先级
问题清单：
| 问题类别 | 具体问题 | 严重程度 | 影响范围 | 优先级 |
|---|---|---|---|---|
| [类别] | [问题描述] | [高/中/低] | [范围] | [1-5] |
根本原因分析：
- 问题根本原因已识别：
是/否 - 系统性问题vs个别问题：
系统性/个别 - 预防vs纠正措施类型：
预防/纠正/两者
5.2 改进措施制定
即时改进措施：
| 问题 | 改进措施 | 负责人 | 完成时间 | 预期效果 |
|---|---|---|---|---|
| [问题] | [措施] | [姓名] | [日期] | [效果] |
长期改进计划：
- 程序改进：
[具体改进内容] - 培训加强：
[培训计划] - 系统优化：
[优化方案]
5.3 改进效果评估
效果追踪指标：
- 质量指标改善程度：
改善前: ___ 改善后: ___ - 问题重复发生率：
___% - 团队满意度变化：
改善前: ___ 改善后: ___
持续改进机制：
- 定期评估机制：
已建立/未建立 - 反馈收集渠道：
畅通/需改进 - 最佳实践总结：
已总结/未总结
6. 检查结果总结
6.1 总体质量评估
质量等级评定：
- 优秀（90-100分）：质量控制全面，标准执行到位
- 良好（80-89分）：质量控制较好，少数问题可控
- 合格（70-79分）：质量控制基本到位，存在改进空间
- 需改进（60-69分）：质量控制存在明显问题，需要改进
- 不合格（<60分）：质量控制严重不足，需要重大调整
质量评分细项：
- 准备阶段得分：
___/25分 - 过程控制得分：
___/35分 - 数据质量得分：
___/25分 - 改进措施得分：
___/15分 - 总分：
___/100分
6.2 主要发现和建议
主要优势：
[总结数据收集过程中的主要优势和成功经验]
主要问题：
[总结发现的主要问题和不足]
改进建议：
[提出具体的改进建议和后续行动计划]
6.3 质量保证声明
质量确认：
- 数据收集过程符合预定标准
- 主要质量问题已识别并处理
- 数据质量满足分析要求
- 质量控制文档完整
负责人签字确认：
- 质量控制负责人：
[姓名] [日期] [签字] - 项目负责人：
[姓名] [日期] [签字] - 技术顾问：
[姓名] [日期] [签字]
附录
A1. 质量标准参考值
（各类质量指标的标准参考值）
A2. 常见问题处理指南
（典型质量问题的识别和处理方法）
A3. 质量改进工具
（质量改进使用的工具和方法）