它將產生間隔（間隔不一定總是與我們的樣本比例相同），其中包括真實比例，即在95％的時間內人口比例為「 p」。
如果我們想縮短間隔，即我們必須降低誤差幅度，即由於標準誤差與n成反比，則必須增加n（樣本大小）。
因此，我們用置信區間回答的問題是：對於任何給定的估計（樣本），我們對樣本周圍的一定範圍實際上包含真實人口比例的信心如何？
注意：
1.置信度「級別」是指該方法的長期成功率，即這種類型的間隔多久捕獲一次感興趣的參數。
2.一個特定的置信區間給出了相關參數的合理值範圍。
3.較大的誤差幅度會產生較大的置信區間，該置信區間更可能包含感興趣的參數（置信度增加）
4.增加置信度將增加誤差範圍，從而導致更寬的間隔。
例：
假設一名棒球教練對自己聯賽中快球投球的真正平均速度感到好奇。教練在100個音高的隨機樣本中記錄了每個快球的公裡/小時速度，並為平均速度建立了95％的置信區間。結果間隔為（110,120）。我們是否可以說有95％的機會將真實均值介於110至120公裡/小時之間？
在這種情況下，我們不會說此特定間隔包含真實均值的可能性為95％，因為它暗示該均值可能在此間隔內，也可能在其他位置。這種表述使總體均值看起來像是可變的，但事實並非如此。此間隔捕獲了均值或未捕獲均值。時間間隔隨樣本的不同而變化，但是我們嘗試捕獲的總體參數沒有變化。
可以肯定地說，我們有95％的把握相信此時間間隔能捕獲平均值，因為這種表述與長期捕獲的置信度更加吻合。