在统计学中，置信区间是用于估计未知参数的范围的一种方法。其中，95%置信区间是最常用的一种，它意味着如果我们多次重复实验并计算出许多这样的区间，那么大约95%的这些区间会包含真正的未知参数值。

95%置信区间的构建通常需要三个步骤：首先，确定样本数据的平均值和标准差；其次，根据样本大小和标准差计算出标准误差；最后，使用标准正态分布表或t分布表找到相应的Z值或t值，并用它来计算出最终的置信区间。

举个例子，假设我们正在研究一个新药的效果，我们从一个样本群体中收集了数据，并计算出了样本均值和标准差。然后，我们根据样本大小和标准差计算出了标准误差。最后，我们查表找到了对应的Z值，并计算出了95%的置信区间。如果这个区间包括了“零”，则可以认为该药物的效果并不显著；反之，则可以认为该药物有显著效果。

95%置信区间在科学研究、医学试验、市场调查等领域有着广泛的应用。它可以提供一个合理的估计范围，帮助我们更好地理解数据，从而做出更加准确的决策。但是需要注意的是，置信区间并不能完全保证真实参数一定落在这个范围内，但它确实为我们提供了可靠的信息来源。