为调查呼吸阻塞症在中国发病率，发了5000份问卷。由于呼吸阻塞症与嗜睡症有密切关系，问
卷都是关于是否有嗜睡倾向的。后来，问卷只回收了约1000份，对回答了问卷的人进行了检测，发
现呼吸阻塞症患病率为12%。对此比率数值是否准确的判断应为：

根据题目描述，5000份问卷发出后，回收了1000份，随后对这些回收问卷的受访者进行了检测，发现呼吸阻塞症的患病率为12%。我们现在需要判断这个12%的比率是否准确。

在统计学中，准确性通常与两个概念相关：**样本的代表性**和**样本量的大小**。

1. **样本的代表性**：我们需要考虑这1000份回收问卷是否具有代表性。也就是说，回收的问卷样本是否能准确反映总体（5000人甚至是更大范围的中国人口）的情况。如果回收的1000份问卷是随机且无偏的，那么结果可能是代表性的。但如果问卷的回收有选择性偏差（如那些有嗜睡倾向的人更可能回收问卷），那么12%的患病率可能会偏高或偏低。

2. **样本量的大小**：1000人的样本量在统计学上通常是足够大的，可以产生一个较为稳定的比例。然而，如果整个目标群体非常大（如全中国的人口），1000人的样本仍然可能不足以提供精确的估计。

因此，要判断这个12%的比率是否准确，我们应该考虑以下几点：

- 如果这1000份问卷是从所有发出的5000份问卷中随机选择且无偏，那么这个12%的比率在一定程度上是可以接受的，虽然仍然有一定的误差范围。
- 如果问卷的回收过程存在选择偏差，那么这个12%的比率可能并不准确，可能需要更大或更均衡的样本来进行验证。

### 结论：
若样本回收无偏且有代表性，则12%的患病率可能是准确的；若回收样本存在偏差，则12%的患病率可能不准确。

你有需要进一步了解的细节吗？下面是5个相关问题，帮助你更深入理解：

1. 如何判断问卷回收的样本是否有代表性？
2. 样本量不足可能对统计结果带来什么影响？
3. 如果存在选择偏差，应如何调整统计方法？
4. 统计学中如何计算样本比例的置信区间？
5. 为什么患病率的估计可能会因样本选择偏差而失真？

**小提示**：在进行问卷调查时，确保样本的随机性和代表性是获得准确结果的关键。

Understand how to assess the accuracy of disease prevalence using statistical sampling in China. This case study involves surveying 5000 individuals and analyzing a sample of 1000 respondents to determine a 12% prevalence rate of respiratory obstruction. Explore the concepts of statistical representation, sample size impact, and bias correction.

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