信頼区間（CI）とは、標本データから計算され、真の母数を含む可能性が高い値の範囲のことである。1937年にJerzy Neymanによって導入されたこの手法は、観測値とそれを取り巻く不確実性の両方を取り込み、単一の点推定ではなく区間推定を提供する。標準的な95%信頼区間は、研究結果の伝達においてp値に代わる、堅牢で直感的な選択肢である。

信頼区間は、推定値の不確実性を表す。もし研究を異なるランダム標本で100回繰り返した場合、95% CIは、それらの区間の約95%が真の母数（例：真の平均値、真の効果量）を含むことを意味する。区間の幅は精度を反映する：狭い区間はより高い確信度（より大きな標本サイズまたはより低いばらつき）を示し、広い区間はより高い不確実性を示す。p値とは異なり、CIは真の効果のありうる範囲を直接定量化するため、研究者が実質的な有意性を判断しやすくなる。例えば、薬剤による血圧低下の95% CIが[2 mmHg, 8 mmHg]である場合、真の効果のありうる範囲を知ることができ、これは「p = 0.02」だけよりも情報量が多い。