区间估计是统计学中极为关键的部分，其重要性体现在以下几个方面：
区间估计为总体参数提供了一个估计区间，这个区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，区间估计能够根据样本统计量的抽样分布，对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。
区间估计是参数估计的一种形式，由统计学家J.奈曼于1934年创立。置信系数是这一理论中的基本概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度要求，构造出适当的区间，以估计总体分布参数（或参数的函数）的真值所在范围。
在统计学中，区间估计用于判断正常值和异常值。它通过数轴上的一段距离或一个数据区间来表示总体参数的可能范围，这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
区间估计在组间比较和组内比较中发挥着重要作用。没有区间估计，就难以有效地运用统计学来说明问题。它不仅提供了参数估计的精确度，还考虑了抽样误差，使得统计推断更加可靠和有效。
区间估计因其独特的功能和方法，在统计学中占据了极其重要的地位。