从方差中，我们得出一个置信区间：它不是感兴趣参数的点估计，而是一个计算出来的“框架”，以非常高的概率包含这个参数——通常是 100 个机会中有 95 个。我们通常说的精度计算。因此，在就业调查中，2021年第一季度，法国本土的失业率估计为8.1%。以该值为中心的 95% 置信区间为 8.1% ± 0.3%，或区间为 [7.8%； 8.4%]。因此，“真实”失业率在 7.8% 至 8.4% 之间的可能性为 95%。回到无响应的破坏性影响，我们能够验证，在经过所有旨在限制它的统计处理之后，如果整个样本都有响应，那么这个置 美国海外华人数据 信区间的宽度将减少 3％。
仅当估计无偏时，才可计算置信区间。由于这个原因，并且由于方差的计算需要控制抽样概率，严格来说，置信区间只能用于概率调查。可以证明，它的宽度随着响应样本大小的平方根的倒数而变化。
INSEE 与所有使用抽样框架的调查机构一样，利用其中包含的信息来缩小置信区间的宽度。为此，已经开发出所谓的“校正”技术来利用这些信息与调查收集的数据之间存在的相关关系。 查基数以外的文件提供的某些信息，前提是这些信息涵盖了整个调查范围。通过整改可以显著提高精度。同时，INSEE 受益于非常有效的调整，因为它拥有大量包含丰富信息的文件，这解释了其调查中研究的大多数现象：例如，我们将使用是否居住在城市政策区（QPV）的事实，以及劳动收入的数额，来改善对失业率的估计。