网页问卷投稿，CHERRIES清单怎样核对访问、参与和完成率？

一份公开网页问卷有五千次页面访问、八百次开始填写和六百份完整提交。作者在稿件里写“应答率为百分之七十五”，算法是六百除以八百，却没有说明谁能看到问卷、同一人能否反复填写、访问数是否包含机器人。对于开放网络调查，分母不同，指标回答的问题就不同。CHERRIES 清单提醒作者把招募与问卷运行过程写清，而不是用一个好看的百分比概括数据质量。

先说清谁有机会看到问卷

网页问卷是公开链接，还是仅向已知名单发送的封闭调查？招募信息放在医院公众号、患者社群或专业论坛，接触到的人群会不同。写明问卷发布的位置、邀请文案、开放日期和参与条件，让读者判断样本选择。若链接由参与者转发，无法知道实际看过邀请的人数，就不能把完整问卷数除以想象中的目标人群总数，当作总体应答率。

CHERRIES 的原始说明针对网页调查，区分浏览、参与和完成等不同指标，并提醒网络调查没有一个放之四海皆准的单一“response rate”。因此报告时应分别列出能可靠计数的访问、同意参加、开始作答和完成记录，说明每个比例的分子分母及去重规则。若平台无法可靠识别独立访客，就写明限制，不要把页面浏览量当人数。

报告问卷是怎样运行的

说明问卷在上线前是否测试可用性，手机和电脑显示是否一致，问题是否随机、是否允许返回修改、必答题是否阻止提交。还要说明同一设备或账号重复提交如何处理，是否使用登录、令牌、时间戳或其他技术识别。不能把IP地址自动当成唯一受访者标识，因为多人可能共用网络，一个人也可能更换设备。

知情同意与数据保护同样是方法的一部分。参与者在进入问卷时看到了什么研究目的、预计用时和数据保存说明？若采集邮箱、位置或健康信息，如何限制访问？某些问题只向特定回答者显示，应在报告中交代跳题逻辑和缺失数据处理。读者需要知道回答是怎样形成的，才能判断结果可推广到哪里。

提交前从数据流倒查文字

拿平台导出的原始计数、清洗规则与稿件方法段逐项对照：访问、开始、有效、完成、排除各是多少，是否有人重复或中途退出。让未参与问卷开发的同事仅凭稿件重算每个比例；算不出来就补足定义。结论中把开放链接的自选样本称为“全部公众看法”，会超出设计支持的范围。CHERRIES 不能替代抽样设计，却能让读者看清网页调查获得了什么样的回答。