置信区间是什么？比单一平均值更完整的统计表达
样本平均值只是对总体参数的一个估计。置信区间在点估计周围给出一个范围，用来表达抽样不确定性，让决策者知道估计可能有多精确。
95%置信区间怎么理解？
如果用同样方法反复抽样并构造区间，长期来看约95%的区间会覆盖真实参数。它不应简单解释为“真实值有95%概率在当前区间内”。
区间宽度受什么影响？
- 样本量越大，区间通常越窄。
- 数据波动越大，区间越宽。
- 置信水平越高，区间越宽。
- 测量误差和抽样偏差会影响有效性。
为什么比P值更有用？
置信区间同时展示差异方向、大小和精度。即使统计上显著，若区间显示实际差异极小，工程价值可能有限。
应用案例
比较两种工艺良率或平均周期时，除了报告估计差异，还应给出区间，并与业务上最小有意义差异比较。
常见错误
随机样本和模型前提不满足时，漂亮区间也可能误导；样本量大不能纠正系统性偏差；不同参数需要选择适当计算方法。
结语
置信区间让统计结论从“一个数字”升级为“数字加不确定性”。它能帮助团队避免过度自信，并做出更稳健的判断。