在统计学中，置信区间用于估计总体参数可能位于的范围。对于比率（率）这类数据，我们常常需要计算其95%的置信区间以评估结果的可靠性。这里我们将介绍如何计算率的95%置信区间。

首先，假设我们有一个样本容量为n的数据集，其中成功次数为x。那么，样本比例p̂可以表示为x/n。根据中心极限定理，在大样本情况下，样本比例p̂近似服从正态分布。因此，我们可以使用正态分布来构建置信区间。

计算95%置信区间的步骤如下：

1. 确定样本比例p̂ = x/n。

2. 计算标准误差SE = √[p̂(1-p̂)/n]。

3. 查找Z值。对于95%的置信水平，Z值大约为1.96（即正态分布下两侧各占2.5%的概率对应的Z分数）。

4. 最后，置信区间为[p̂ - Z SE, p̂ + Z SE]。

举个例子，如果在一个随机抽样的调查中，有100人参与，其中60人支持某个政策，那么样本比例p̂ = 60/100 = 0.6。标准误差SE = √[(0.6)(1-0.6)/100] ≈ 0.049。因此，95%的置信区间为[0.6 - 1.96 0.049, 0.6 + 1.96 0.049]，即大约[0.504, 0.696]。

以上就是计算率的95%置信区间的具体方法。这种方法广泛应用于各种领域，如市场研究、医学研究和社会科学研究等，帮助研究人员更好地理解数据背后的规律和不确定性。