什么是置信区间
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）。
置信区间的概述
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。
关于置信区间的宽窄
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、表达的意思是：
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）
置信区间与置信水平、样本量的关系
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：
1、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。
通俗的讲：OR值是点估计，可信区间是区间估计。可信区间包含1，表示该因素对疾病的发生不起作用；可信区间大于1，表示该因素是一个“危险”因素。例如天气预报预计在10-20'C及15-16'C之间（95%可行度），则后者较前者可信度高。实际测定若为15.5'C,均落在2个可行度之间，说明可靠；若为25'C,落95%可行度之外，说明不可靠，处于5%的几率。95%上线位于左，下线位于右。
来源：http://wiki.mbalib.com/wiki/置信区间