置信区间是一种常用的区间估计方法。所谓置信区间，就是由统计量的置信上下限的上下界线组成的区间。对于给定的一组样本数据，均值为，标准差为，则整体数据均值的100(1-)%置信区间为(,)，其中为非置信水平在正态分布范围内的覆盖区域即为相应的标准分数。
对于给定的一组数据，定义为观测对象，W是所有可能的观测结果，X是实际的观测值，那么X实际上是定义在W上且取值范围为W的随机变量。此时，置信区间的定义是一对函数u(.)和v(.)。也就是说，对于某个观测值X=，置信区间为。事实上，如果真实值为w，那么置信水平就是概率c：
其中，U=u(X)和V=v(X)是统计量（即可观察的随机变量），因此置信区间也是一个随机区间：(U,V)。
公式
Pr(c1==c2)=1-
其中：为显着性水平（例如：0.05或0.10）
100%或指置信水平（例如：95%或90%）
表达式：interval(c1,c2)——置信区间。
计算步骤
第1步：求样本的平均值
步骤2：计算抽样误差。
经过实践，人们通常认为调查：
100个样品的采样误差为10%；
500个样品的采样误差为5%；
1200个样品时采样误差为3%；
步骤3：将第一步计算出的“样本均值”加减第二步计算出的“抽样误差”，得到置信区间的两个端点。
1、如果样本数较少，可以直接计算：置信区间为阳性样本的均值标准差（XSD）。
2.可信区间介绍：使用区间根据一定的概率或可信度（1-）来估计整体参数的范围。这个范围通常称为参数的可信区间或置信区间（CI）。预先给定的概率（1-）称为可信度或置信度，通常取95%或99%。
3、总体参数的估计是统计学的一个重要应用。主要是对均值和比率的估计，本期简单总结一下实现这个功能。我希望它对每个人都有用。SPSS默认在探索中实现总体均值，但它不能对比率执行此操作。本例采用比率法来实现。
(1)当知道样本平均值(m)和标准差(st)时：
置信区间下限：a=m-n*st；置信区间上限：a=m+n*st；
当找到90%置信区间时n=1.645
计算95%置信区间时n=1.96
当找到99%置信区间时n=2.576
