问卷样本存在造假的可能性，造假行为主要集中在无质控的渠道和逐利性填写群体中，不过通过正规渠道和科学质控手段，能大幅降低造假概率。具体可以从造假形式、高发渠道和防范方法三方面来看：

样本造假的常见形式

身份造假：非目标人群冒充目标人群填写，比如调研大学生消费习惯时，已毕业人群谎称自己是在校生；调研金融业从业者时，其他行业人员随意勾选 “金融岗”。

答题造假：为快速完成问卷获取奖励，填写者敷衍作答，表现为答题时长过短（如 5 分钟问卷 1 分钟填完）、答案逻辑矛盾（如既选 “每周喝 5 次奶茶” 又选 “从不喝奶茶”）、全选同一选项（如所有题都选 “A”）。

机器刷量：非正规平台存在用脚本批量填写问卷的情况，这类样本数据毫无规律，只是单纯填充数量，完全不具备分析价值。

重复样本：同一人多次填写问卷，或平台重复使用旧样本数据，导致数据冗余且失真。

样本造假的高发渠道

无质控的免费任务平台：这类平台以 “填问卷赚零钱” 为噱头吸引用户，缺乏身份核验和答题监控机制，填写者的核心目的是快速完成任务，而非提供真实反馈。

非定向的社交泛发渠道：在群聊、朋友圈随意转发问卷，容易出现 “帮朋友凑数” 的情况，填写者可能根本不符合调研人群要求，只是随手填写。

来源不明的低价样本渠道：一些平台宣称 “几毛钱一份样本，一天收上万份”，其样本大多是批量伪造或重复利用的旧数据，真实性完全没有保障。

如何规避样本造假？

优先选择带质控的正规平台：比如太初数据这类垂直平台，会通过身份交叉验证（如学籍、行业资质核验）、答题行为监控（时长、逻辑校验）、无效问卷自动补偿等机制，从源头减少造假；问卷星等综合平台也支持设置答题时长阈值、逻辑跳转，过滤异常样本。

问卷设计中嵌入 “防造假题”：前置甄别题（如 “你目前的学历是？”“你所在的行业是？”）直接排除非目标人群；中间加入逻辑验证题（前后呼应的问题），识别敷衍填写者。

严格进行数据清洗：回收样本后，剔除答题时长过短、答案矛盾、全选同一选项的样本；对关键指标的数据进行分布校验，若出现极端异常的集中趋势（如 90% 的人选同一答案），需警惕造假可能。

避免过度依赖 “奖励激励”：若设置奖励，可将 “完成问卷” 改为 “完成且通过质控” 才能获得奖励，减少为奖励而造假的行为。

简单来说，样本造假并非不可避免，只要选对渠道、做好问卷设计和数据清洗，就能有效规避，保障调研数据的可靠性。