在统计学中，置信区间是用来估计总体参数的一种方法，它可以告诉我们我们的估计有多可靠。当我们提到95%置信区间，它意味着我们有95%的把握认为总体参数位于该区间内。

计算95%置信区间需要一些基本的统计知识，包括样本均值、标准差和样本量。我们需要收集足够的样本数据。我们可以使用样本均值来估计总体均值。接下来，我们需要计算标准差，它表示了数据的离散程度。标准差越大，数据的离散程度越大。

在计算95%置信区间时，我们还需要考虑样本量的大小。通常，样本量越大，我们对总体参数的估计越准确。而且，更大的样本量可以使得置信区间更窄，也说明我们的估计更可靠。

计算95%置信区间的一个常用方法是使用t分布。t分布是一种偏态分布，与正态分布相比，它的尾部更加厚重。这意味着我们可以用t分布来估计总体参数，即使样本量较小。

为了计算95%置信区间，我们需要确定t分布的临界值，它取决于样本量和所选择的置信水平。这个临界值通常可以在t分布表中找到。一旦我们找到了临界值，我们可以用以下公式计算置信区间：

置信区间 = 样本均值 +/- t * (标准差 / √(样本量))

在这个公式中，t表示临界值，标准差除以样本量的平方根表示标准误差。通过代入我们的样本数据以及t的值，我们可以计算出置信区间。

最后要注意的是，95%置信区间并不意味着我们的估计准确度为95%。它只是告诉我们有95%的把握总体参数落在该区间内。因此，即使我们的样本量足够大，计算出的置信区间仍然可能包含错误的估计。