我们在前文中曾经提到过一个问题，在何种概率下我们接受一个假设，或者说它是统计显著的呢？
显著性水平是估计总体参数落在某一区间内可能犯错误的概率，错误可能是由随机误差和条件误差等引起的，如显著性水平为5%（p=0.05）,也就是说存在着5%的概率结果中存在错误。当然，我们也可以用置信水平来说明这件事，当显著性水平为5%时，置信水平为95%,置信水平说明了依据样本判断总体的可靠度’95%也是大多数市场调研和社会调研问题中的最低置信水平。
置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间的误差范围，置信区间的范围称为置信限，置信区间的最大值是置信上限，最小值是置信下限。
经常可以看到，在对美国总统选举的民意调査中，民众对共和党候选者的支持率是45%±3%,其中±3%就是置信限。置信水平越高，则置信区间越大。换句话说，你对样本值的要求越精确（置信水平越高），则误差会越大（置信区间越大）。我们在前文中曾经学过，如果样本数越大，则可以提高置信水平，降低置信限。但现实中不经常使用大样本的调查，因为费时且昂贵，因此我们需要在精确和预算中做出选择。样本越大，则也会出现样本非概率抽样的风险。
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