在某些情况下，可以进行调整并“纠正”调查不答复。该主题已在本文中讨论。不过，你的情况似乎有点特殊。您有一个用户列表，但没有关于他们的个人资料的信息。

无论是在您的特定情况下还是在更一般的情况下，对不响应的最佳处理是避免它。在设计调查时，可以采取一些措施。以下只是一些一般性建议。你必须看看在你的特定情况下可以应用什么。

• 在设计问卷时，您必须坚持“KISS”原则：保持简短！只询问您真正需要的特性。只询问您真正需要的细节。例如，与其询问确切的生日，不如询问年龄，而不是询问城市，询问更广泛的地区，......
• 确保您的问题易于理解且易于回答
• 收集模式也会对响应率产生影响。有些人可能会声称面对面的面试产生了最好的结果。但是，根据主题，受访者可能会对更多匿名在线或电话调查感到更自在。
• 激励措施可能会提高响应率。受访者可以通过参与获得报酬，或者他们可以，或者可以在受访者之间组织抽奖。
• 如果使用采访者，他们必须说服人们做出回应。
• 同样，跟进和提醒也很重要。如果在第一次接触后，某人没有断然拒绝参加调查，则应进行一次或多次进一步尝试。
• 信心至关重要。如果你想获得一些更机密的信息，或者被调查者认为的信息，你必须是值得信赖的。您需要保证机密数据将被如此对待。

选择回答性别问题。这样，它更有可能是准确的。

您永远无法确定男性和女性的确切人数，因为您的数据中总会存在某种抽样错误——除非您采访了每一位客户，否则您无法避免这种情况。

选择正确置信区间所需的样本数量需要一个计算器（例如http://www.macorr.com/sample-size-calculator.htm）。

你称他们为客户。关系的本质是什么？是否可以出于计费目的收集信息？当然，如果您与企业打交道，联系人/计费人是企业的选择，他们可能不是决策者。

这可能很明显，但我没有注意到它提到。我会寻找调查中每个项目的性别差异——通过比较均值、相关性、交叉表与卡方检验，甚至可能与逻辑回归。如果您没有发现实质性差异，那就太好了：性别与代表性无关，至少在涉及本次调查的变量集时。如果您确实发现了很大的差异，您可以对数据进行加权，以便汇总结果至少更符合您估计（如果可以的话）存在于更大人口中的（女性）男性比例。