1.96。置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的，取95%可信区间，说明阿尔法=0.05，检验结果t值是1.96，则p值＜0.05。置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
95%置信区间的意思是我们估计的目标参数有95%的可能性落入某区间。
在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidenceinterval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即所要求的“一个概率”。
置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%。置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α。
区间指的是处在两个端点之间的范围。例如，课间休息的十分钟就是两节课之间的区间，两个端点分别是上节课结束和下节课开始。“信心区间”的区间是个由“下限”（lower bound，即较小的数）和“上限”（upper bound，即较大的数）界定的数值区间，其中的每个值都是对于总体参数的一个估计。
置信区间的理论意义
置信区间的理论意义是提醒我们不要简单地把样本统计值等同总体参数。统计分析是由此及彼，此是“样本”，彼是“总体”，“由此及彼”是根据“样本统计值”估计“总体参数”。统计分析这个“由此及彼”的过程是“惊险的一跃”，原因是：总体参数不仅是“未知的”，而且是“不可知的”。
统计分析的背后是概率思维，概率思维的特点是不确定，表现在语言上，概率思维的特点是用否定简介表示“肯定”。例如，用“放弃零假设”间接表示“接受研究假设”。
置信区间（Confidence interval）是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信水平为95%的意思是多次抽样中有95%的置信区间包含未知的参数值而另外的5%则不包含真值。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。
在现实生活中，我们在保证置信度的前提下，应尽量缩短置信区间的长度，这有利于做出正确的决策，因为保证置信度相当于是给定了准确度，而缩短置信区间长度相当于提高了信息有效密度，置信区间越长，得出的信息的有效密度越低，置信区间越短，得出的信息的有效密度越高。
比如，假设班上学生小明和小华说出的话的可信度都是90%；小明说班级的月考数学成绩平均分是在90到140之间，而小华说班级的月考数学成绩平均分是在100到120之间。选择后者，因为可以得到更加准确且有效的信息。所以，我们要找区间最短的置信区间，即找最优置信区间。
扩展资料
计算“置信区间”是应用性研究，是做完显著度检验之后的跟进分析。显著度检验可以让人知道能在什么信心度上放弃零假设。
零假设的内容是：总体参数（例如平均值、回归系数、净回归系数）等于0或者与0没有值得关注的（显著的）差异。显著度检验中的“p值”是以正话反说的方式表示信心度。例如，p=0.05，意思是信心度为95%，亦即“放弃了零假设，但只冒了5%的犯一类错误的风险”。
详细点说，显著度检验的目的是判断一个观察到的“非零的”样本统计值是否“显著地”不同于0。检验的起点是假定零假设为真，也就是假定总体参数为0，然后预测，如果零假设真，那么有多大的概率观察到这个已经观察到的样本统计值，亦即有多大的概率抽到我们已经抽到的这个样本。
如果预测出的概率很小，比如只有5%，抽到了，意味着被预测发生概率只有5%的事件发生了，这说明预测不准确，进而说明预测所依据的零假设可能是假的。
百度百科-置信区间
置信水平为95%的意思是多次抽样中有95%的置信区间包含未知的参数值而另外的5%则不包含真值。置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
例子：统计方法：随机抽100个男生作为样本，由这100个男生的身高平均值（估计值）来估算该中学男生的平均身高（真实值）。
置信区间用一个数值区间来表示推断结果。一个区间内包含真实值的概率当然大大增加。这里这个区间即为置信区间。但是因为抽样不同，我们获得的置信区间也会不一样。假设我们抽样了100次（每一次抽100个男生），那么我们可以获得100个不同的置信区间。
95%置信区间表示的是，这100个置信区间中，有95个以上的区间包含了该中学男生的平均身高的真实值。
置信区间
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。
相关联系
置信区间与置信水平、样本量等因素均有关系，其中样本量对置信区间的影响为：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。其次，在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。实例分析如下：
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，置信区间也变窄一半（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一半），所以当样本量达到一个量时（通常是1,200），就不再增加样本了。故：置信区间=点估计 ±（关键值 × 点估计的标准差）。在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。
求解步骤
第一步：求一个样本的均值。
第二步：计算出抽样误差。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%；1200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。
楼主~我们在统计中经常提到置信水平的概念，可是有有朋友却对该概念在理解上存误区，比如假设我们根据样本求得参数λ(估计值=60)在95%置信水平下的置信区间为：60±4.25,即[55.75,64.25],我们能否由此认为置信区间[55.75,64.25]以95%的概率包含参数λ的估计值60呢？或者认为参数λ的估计值60以以95%的概率落入区间[55.75,64.25]呢？实际上这两种认识是错误的，因为对我们而言，样本和α一旦选定，置信区间[55.75,64.25]就确定了，参数λ的估计值60已经被包含在该区间内,不存在可能不可能的概率问题，而是100%的落入这个特定区间，所以置信水平95%概率的意思是指我们用某种方法构造的所有置信区间中有95%的区间包含参数的真值，而我们根据一个具体的样本所获得的某个特定的置信区间就是这所有区间中的一个，置信区间是一个随机区间，样本不同，置信区间也不同，并不是所有置信区间都包含真值！所以“置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率”这句话要好好理解才能领会。
然而我们并不能认为99%的置信区间由于95%的置信区间，这是因为区间的精度（偏差）和区间的置信度是一对无法调和的矛盾：
如果以上两个区间来自同一个总体的同一个样本估计，那么：
1、99%的置信区间有更高的可信度，其包含真值的可信度更高，但其区间宽度大，不精确
2、95%的置信区间虽然可靠度不如99%的区间，但是其精度更高
所以没有绝对的优劣，要视乎你从什么角度去判别。而要同时提高精度和可靠度，只有增加容量，但这样调查的成本会更高，现实中的问题也更加复杂。希望能对你有帮助！~
下限为零就是不能为负数。
95置信区间也就是说上限不能超过总体的5%，下限为零，不能为负数。
95%的置信区间不包含0，说明均值差异不等于0，并且犯错误的可能性只有5%。如果0在95%以内，那很明显差值是不是0就不知道，至少不能做出准确判断。
在统计学中，一个样本的置信区间是对总体参数的一个区间估计。置信区间给出的是，声称总体参数的真实值在测量值的区间所具有的可信程度或者说是概率。
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