在数据分析的旅程中，当你的实验已经经过一段时间的测试后，对不同版本的行为数据表现的深入分析就变得至关重要，这有助于我们筛选出最优的版本以推动后续的实践应用。那么，如何基于已有数据，进行科学且可信赖的统计推断呢？我们将借助置信区间这一强大的工具来探索答案。
置信区间，与P-value息息相关，但相比P-value，它提供了更为丰富的信息。在本章中，我们将详细阐述置信区间的概念、计算方法及其在A/B测试中的重要性。
置信区间是用来对一个概率样本的总体参数进行区间估计的样本均值范围。这一范围不仅展现了样本均值的可能性，还体现了总体参数被包含在内的概率，这个概率被我们称为置信水平。
置信水映了我们的估计有多可靠。通常情况下，我们倾向于采用95%的置信水平来进行区间估计，因为它能在可靠性与精确性之间达到良好的平衡。
根据统计学的中心极限定理，我们知道样本均值的抽样分布呈现正态分布。而通过之前介绍的t检验大样本检验公式，我们可以计算出Z值。再结合两个总体的均值、标准差和样本大小，利用特定的公式，我们便能求出两个总体均值差的95%置信区间。
理解置信区间的不同表现，对于判断实验结果的重要性不言而喻。在实验运行一段时间后（通常为1-2周），若置信区间的上下限均为正，说明实验结果在统计上是显著的，并且实验版本表现优于对照版本；若同为负，则说明对照版本在统计上更胜一筹；若一正一负，则表示两个版本间的差异并不显著。
例如，当两个不同版本均以7%的小流量进行测试时，A版本和B版本的用户数据及统计信息各不相同。虽然我们可以计算出两者均值的变化百分率为-3.9%，但这仅仅是一个点估计，存在误差。我们需要找到一个概率范围来更准确地描述结果。
通过计算Z值并利用置信区间的计算公式，我们可以得到一个包含两个总体均值之差的95%置信区间，即-1.678至-0.112。为了更直观地理解这一结果，我们可以将其转换为A版本均值变化的百分比置信区间，即-7.3%至-0.5%。由此，我们便能评估试验结果为：B版本在大多数情况下不如A版本，并且两者之间的差距有可能在0.5%到7.3%之间。