置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52%-64%，或8-12，就是置信区间（估计区间）。

1、对于具有特定的发生概率的随机变量，其特定的价值区间：一个确定的数值范围（“一个区间”）。

2、在一定置信水平时，以测量结果为中心，包括总体均值在内的可信范围。

3、该区间包含了参数θ真值的可信程度。

4、参数的置信区间可以通过点估计量构造，也可以通过假设检验构造。

第一步：求一个样本的均值

第二步：计算出抽样误差。

人们经过实践，通常认为调查:

100个样本的抽样误差为±10%；

500个样本的抽样误差为±5%；

1,200个样本时的抽样误差为±3%；

第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。

窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。

假设全班考试的平均分数为65分，则

置 信 区间 间隔 宽窄度 表 达 的 意 思

0-100分 100 宽 等于什么也没告诉你

30-80分 50 较窄 你能估出大概的平均分了（55分）

60-70分 10 窄 你几乎能判定全班的平均分了（65分）

1.样本量对置信区间的影响：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。

实例分析：

经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表（假设置信水平相同）：

样本量	置信区间	间隔	宽窄度
100	50%-70%	20	宽
800	56.2%－63.2%	7	较窄
1,600	57.5%-63%	5.5	较窄
3,200	58.5%-62%	3.5	更窄

由上表得出:

1、在置信水平相同的情况下，样本量越多，置信区间越窄。

2、置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快，也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一倍（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一倍），所以当样本量达到一个量时（通常是1,200，如上例三个国家各抽了1,200个消费者），就不再增加样本了。

通过置信区间的计算公式来验证置信区间与样本量的关系

置信区间=样本的推断值±（可靠程度系数× ）

从上述公式中可以看出：

在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。

2.置信水平对置信区间的影响：在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。

实例分析：

美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中，有60%的人赞扬了总统的工作，抽样误差为±3%，置信水平为95%；如果将抽样误差减少为±2.3%，置信水平降到为90%。则两组数字的情况比较如下：

抽样误差	置信水平	置信区间	间隔	宽窄度
±3％	95％	60％±3％＝57％-63％	6	宽
±2.3％	90％	60％±2.3％＝57.7％-62.3％	4.6	窄

由上表得出:

在样本量相同的情况下（都是1,200人），置信水平越高(95%)，置信区间越宽。