什麼是置信區間
置信區間又稱估計區間，是用來估計參數的取值範圍的。常見的52%-64%，或8-12，就是置信區間（估計區間）。
置信區間的概述
1、對于具有特定的發生機率的随機變量，其特定的價值區間：一個确定的數值範圍（“一個區間”）。
2、在一定置信水準時，以測量結果為中心，包括總體均值在内的可信範圍。
3、該區間包含了參數θ真值的可信程度。
4、參數的置信區間可以通過點估計量構造，也可以通過假設檢驗構造。
關于置信區間的寬窄
窄的置信區間比寬的置信區間能提供更多的有關總體參數的資訊。
假設全班考試的平均分數為65分，則置信區間、間隔、寬窄度、表達的意思是：
0-100分 100 寬 等于什麼也沒告訴你
30-80分 50 較窄 你能估出大概的平均分了（55分）
60-70分 10 窄 你幾乎能判定全班的平均分了（65分）
置信區間與置信水準、樣本量的關系
1、樣本量對置信區間的影響：在置信水準固定的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。
執行個體分析：
經過實踐計算的樣本量與置信區間關系的變化表（假設定信水準相同）：
| 樣本量 | 置信區間 | 間隔 | 寬窄度 |
| 100 | 50%-70% | 20 | 寬 |
| 800 | 56.2%－63.2% | 7 | 較窄 |
| 1,600 | 57.5%-63% | 5.5 | 較窄 |
| 3,200 | 58.5%-62% | 3.5 | 更窄 |
由上表得出:
1、在置信水準相同的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。
2、置信區間變窄的速度不像樣本量增加的速度那麼快，也就是說并不是樣本量增加一倍，置信區間也變窄一倍（實踐證明，樣本量要增加4倍，置信區間才能變窄一倍），是以當樣本量達到一個量時（通常是1,200，如上例三個國家各抽了1,200個消費者），就不再增加樣本了。
通過置信區間的計算公式來驗證置信區間與樣本量的關系
置信區間=樣本的推斷值±（可靠程度系數× ）
從上述公式中可以看出：
1、在其他因素不變的情況下，樣本量越多（大），置信區間越窄（小）。
2、置信水準對置信區間的影響：在樣本量相同的情況下，置信水準越高，置信區間越寬。
執行個體分析：
美國做了一項對總統工作滿意度的調查。在調查抽取的1,200人中，有60%的人贊揚了總統的工作，抽樣誤差為±3%，置信水準為95%；如果将抽樣誤差減少為±2.3%，置信水準降到為90%。則兩組數字的情況比較如下：
| 抽樣誤差 | 置信水準 | 置信區間 | 間隔 | 寬窄度 |
| ±3％ | 95％ | 60％±3％＝57％-63％ | 6 | 寬 |
| ±2.3％ | 90％ | 60％±2.3％＝57.7％-62.3％ | 4.6 | 窄 |
由上表得出:
在樣本量相同的情況下（都是1,200人），置信水準越高(95%)，置信區間越寬。
通俗的講：OR值是點估計，可信區間是區間估計。可信區間包含1，表示該因素對疾病的發生不起作用；可信區間大于1，表示該因素是一個“危險”因素。例如天氣預報預計在10-20\'C及15-16\'C之間（95%可行度），則後者較前者可信度高。實際測定若為15.5\'C,均落在2個可行度之間，說明可靠；若為25\'C,落95%可行度之外，說明不可靠，處于5%的幾率。95%上線位于左，下線位于右。
來源：http://wiki.mbalib.com/wiki/置信區間
