信賴區間
一套會生出區間的規則。95% 是這套規則的長期命中率，不是眼前這一個區間的機率。
又稱：confidence interval、CI、信心區間
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它在說什麼
信賴區間是一套規則的產物：照這套規則，從每一份資料算出一段區間；長期而言，這些區間有 95% 會蓋住真值。95% 是規則的成績單，不是眼前這一段區間的機率。
來歷
Neyman 在 1937 年提出這個概念時，自己就把最誘人的誤讀擋掉了。他先說明長期命中率，然後自問：假設樣本已經抽了、區間也算出來了，是 1 到 2；那我們能不能說，真值落在 1 到 2 之間的機率等於 95%？他的回答是：顯然不能。參數是一個未知的常數，對它的值沒有機率可言。
這個限制不是技術細節，它是頻率學派整套邏輯的直接後果：機率被安放在「程序」上，不是安放在「未知的真相」上。想要「真值落在區間內的機率」這種陳述，得換一套框架（貝氏的可信區間）。
為什麼還是要看它
即使有這層限制，信賴區間仍然比單一個 p 值誠實：它同時顯示了效果量的位置與精確度。一個「不顯著」的結果，區間可能窄得緊貼零（真的沒有效果），也可能寬得從很負跨到很正（什麼都不知道）。p 值把這兩種情況寫成同一個字：不顯著。