如果某人在大選中的支持率為55%，在0.95的置信水平上的置信區間為(50%，60%)，那麽他的真實支持率有95%的幾率落在50%到60%之間，那麽他的真實支持率小於壹半的概率小於2.5%(假設分布對稱)。
如示例所示，置信水平壹般表示為百分比，因此置信水平為0.95時的置信區間也可表示為95%置信區間。置信區間的兩端稱為置信限。對於給定情況的估計，置信水平越高，對應的置信區間越大。
置信區間的計算通常需要關於估計過程的假設(所以屬於參數統計)，比如假設估計誤差是正態分布的。
置信區間僅用於頻率統計。貝葉斯統計中對應的概念是置信區間。但是置信區間和置信區間是基於不同的概念，所以壹般來說，數值不會相同。置信空間表示通過計算估計值所處的區間。置信度表示精確值落在此範圍內的概率。置信區間代表壹個特定範圍的值，置信水平是壹個概率值。比如估計壹個事件的完成時間在10到12天之間，但是這個估計的準確率只有80%左右:它表示的是置信區間(10，12)，置信水平是80%。要想提高信心水平，就要放寬信心空間。[2]
置信水平是指總體參數值落在樣本統計值某壹區域內的概率；置信區間是指在某壹置信水平下樣本統計值和總體參數值之間的誤差範圍。置信區間越大，置信水平越高。