其他类型的置信区间是什么？让我们继续看看。
其它置信区间信心范围的概念是一个通用概念。在分析数据时，几乎所有值都可以计算95% CI(CI,confidence interval)。包括平均值的标准偏差和标准误差(以后会有专题讲标准差)。
GraphPad Prism中会计算的其他置信区间也包括：
两组平均值之间的差异比线性回归的最佳拟合斜率由非线性回归确定EC两组中位生存时间的比例为50的最佳拟合值信心范围的概念同样适用于上述所有情况。您从小样本中收集数据并分析数据。对于样本，您计算的值为100%正确，但会受到随机分布的影响。信心范围告诉你确定值的准确性。给出一些假设，你可以确定95% CI包括真实(整体)值。
统计学的基本概念是分析数据样本，并定量推断整体（从中提取数据）。信心范围是完成此操作的最简单方法。
单侧置信区间通常，信心区间表示为双侧范围。例如，您可以使用95%的信心来解释参数的真实值(平均值，EC50.相对风险、差值等。)位于两个值的范围内。Prism由于该区间同时受到置信下限和上限的限制，因此将该区间称为“双侧”。在某些情况下，只在一个方向上表达信心范围更有意义 - 相信下限或上限。以下案例将帮助您更好地理解：
案例：一项近期研究的目标是评估新药根除幽门螺杆菌感染的有效性，并确定其是否低于标准药物。（本例改编自参考文献1*例子)。新药根除率为86.5%(109/126)，接受标准治疗的患者为85.3%(110/129)。
两种治疗的根除率差为1.2%。至于新药，95%的信心范围从比标准药物差7.3%的根除率下限延伸到比标准药物好9.7%的根除率上限。如果我们假设本研究的受试者代表更大的群体，则该值范围95%的概率将包括两种药物根除率的真实差异。将剩余的5%分开，新治疗将根除率提高9.7%以上的概率提高2.5%，新治疗将根除率降低7.3%以上的概率提高2.5%。
在这种情况下，由于目标是证明新药并不比旧药差，我们可以将95%的信心与2.5%的上限结合起来，假设新药的根除率低于标准药物7.3%的概率为97.5%。然而，传统的说法是，信心范围是95%，而不是97.5%。我们可以简单地设置单侧95%的置信区间。为此，我们只需计算90%(而不是95%)的双侧置信区间。根除率差90% CI从 - 5.9%延伸到8.4%。但是我们不确定它是否包含真实值，所以它不会像95%的范围那样延伸。我们可以重申，95%的信心范围大于95% - 5.9%。我们有95%的信心认为，新药的根除率并不比标准药差5.9%。在检验不良性的示例中，只有将单侧置信区间表示为下限才有意义。在其他情况下，单侧置信限仅作为上限是有意义的。例如，在毒理学中，你可能只关注信件的上限。
Prism单侧置信区间不直接计算。然而，正如本案所示，创建单侧区间非常简单。让Prism为您关注的值创建一个90%的置信区间。如果你只想关注下限，假设你95%确定真实值高于（90%）下限。如果你只想关注上限，假设你95%确定真实值低于（90%）上限。
*参考文献：*1. S. J. Pocock，基础与临床药理学，17:483-490(2003)
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