1、公式不适用所有抽样方法，不同的抽样方法需采用不同的均数置信区间估计方式
2、数据须来自相应总体的简单随机抽样，个体间相互独立是使用上述估计公式的前提
3、对于来自随意收集且偏倚较大的数据，没有恰当的方式进行统计推断，统计分析无法拯救糟糕的数据
4、由于样本均数的稳定性不高，易受到异常值影响，所以相应置信区间的计算会受到较大影响。因此，在计算置信区间之前需要找出异常值，并尝试校正或剔除。如异常值无法剔除，可应用对异常值不太敏感的方法（如第一章第五节的方法）
5、如果样本量较小且总体并非正态分布，实际得到的置信度可能与理论置信度不同，因此，在计算前应先检查数据是否服从正态分布
6、公式是事先假定总体标准差σ已知，实际研究中很可能无法得到总体标准差σ。当样本量较大时，可选用样本标准差s估计σ，对应置信区间可用公式近似估计（详见第七章）
7、实际操作中的问题（如失访与无应答）会给抽样研究带来额外的误差，这些误差可能比随机抽样误差大得多，并且研究结果中这些误差并不能被误差范围所影响
8、基于上述简单随机抽样得到学生身高的95%置信区间为168.24至168.76，但并不意味着总体均数有95%的概率在168.24至168.76之间。在一次特定抽样与置信区间计算完成后，随机性就不存在了。真实的总体只能是在或不在168.24至168.76之间。统计推断的概率是指该方法重复进行的正确频率，即100次抽样中，平均而言95%置信区间有95次包含了总体均数，但不知道某一次结果的正确性
9、置信区间还需考虑所有统计方法均需注意的问题
1、公式（x-）±（z'σ/根号n）不适用所有抽样方法，不同的抽样方法需采用不同的均数置信区间估计方式
2、数据须来自相应总体的简单随机抽样，个体间相互独立是使用上述估计公式的前提
3、对于来自随意收集且偏倚较大的数据，没有恰当的方式进行统计推断，统计分析无法拯救糟糕的数据
4、由于样本均数的稳定性不高，易受到异常值影响，所以相应置信区间的计算会受到较大影响。因此，在计算置信区间之前需要找出异常值，并尝试校正或剔除。如异常值无法剔除，可应用对异常值不太敏感的方法（如第一章第五节的方法）
5、如果样本量较小且总体并非正态分布，实际得到的置信度可能与理论置信度不同，因此，在计算前应先检查数据是否服从正态分布
6、公式（x-）±（z'σ/根号n）是事先假定总体标准差σ已知，实际研究中很可能无法得到总体标准差σ。当样本量较大时，可选用样本标准差s估计σ，对应置信区间可用公式（x-）±（z's/根号n）近似估计（详见第七章）
7、实际操作中的问题（如失访与无应答）会给抽样研究带来额外的误差，这些误差可能比随机抽样误差大得多，并且研究结果中这些误差并不能被误差范围所影响
8、基于上述简单随机抽样得到学生身高的95%置信区间为168.24至168.76，但并不意味着总体均数有95%的概率在168.24至168.76之间。在一次特定抽样与置信区间计算完成后，随机性就不存在了。真实的总体只能是在或不在168.24至168.76之间。统计推断的概率是指该方法重复进行的正确频率，即100次抽样中，平均而言95%置信区间有95次包含了总体均数，但不知道某一次结果的正确性
总体待估计参数以一定的概率落在置信区间内（×）
总体待估计参数是确定值，是客观不变的，落在某个区间内的概率非0即1
