均值与比例两种置信区间。粘贴数据自动算均值、标准差与区间上下限，小样本自动改用 t 分布临界值。
均值：x̄ ± t·s/√n大样本：x̄ ± z·s/√n比例：p̂ ± z√[p̂(1−p̂)/n]95% 对应 z=1.96均值模式粘贴数据；比例模式填样本比例与样本量。
| 置信水平 | z 值 | 用途 |
|---|---|---|
| 90% | 1.645 | 大样本均值 / 比例 |
| 95% | 1.960 | 最常用 |
| 99% | 2.576 | 高置信要求 |
95% 置信区间的含义是：如果重复抽样很多次，约 95% 的区间会包含真实参数。它不是「真实值有 95% 概率落在这个区间」。
小样本（n<30）且总体标准差未知时必须用 t 分布，临界值比 z 大，区间更宽。样本量越大，t 越接近 z。
越来越多期刊要求报告，尤其是效应量与均值差异，CI 比单独一个 p 值信息量更大。
正态近似会失效，建议用 Wilson 区间或精确二项分布方法。
均值差的 CI 含 0，等价于对应 t 检验 p>0.05，差异不显著。
可以，把临界值换成单侧（95% 单侧用 1.645），本工具给双侧。