许多统计分析会生成P值与置信区间。许多科学家报告了P值，却忽略了置信区间。

我认为这是错误的。

解读P值很棘手。相比之下，解读置信区间相当简单。您收集一些数据，做一些计算来量化差异（或比率，或最适合的值...），并报告该值以及置信区间，以显示该值的精确程度。

置信区间和P值的基本理论相同。因此，如果两者均解读正确，则结论相同。但这属于不确定性很高的“假设”，我同意以下引用（JM Hoenig和DM Heisey，《美国统计学家》，55：1-6，2001）：

“...不完全理解的置信区间比错误理解的P值和假设检验更有用，也更安全。”