很多数据报告只给一个数字，比如“点击率提升了3.2%”，却不给不确定性范围。这个3.2%可能来自一万次曝光，也可能来自一亿次曝光，可信程度完全不同。置信区间就是用来表达这种不确定性的。
置信区间的含义是：如果重复采样很多次，约有95%的区间会覆盖真实值。它反映的是估计的精度，区间越窄说明样本量越大、估计越可靠，区间越宽说明结论越不稳定。
在 AB 实验中，比较两组差异时要看差值本身的置信区间，而不只是看两组各自的区间是否重叠。两组区间重叠但差值区间不含零的情况完全可能发生，直接比较区间重叠是常见错误。
当差值置信区间包含零时，说明当前数据不足以证明策略有效，应继续积累样本或承认无显著差异。把“不显著”解读为“没有效果”也不严谨，可能只是样本量不足。
报告指标时同时给出点估计和置信区间，是数据素养的体现。它让决策者知道结论有多可靠，避免在噪声上投入资源做过度解读。
