因为，当你要提高置信水平（即真实值落在置信区间中的概率）的时候，相应的将要付出的代价就是拉长置信区间，也就是区间半径的增大。
那么很显然的，如果你想让一个区间保持完美的，100%的可靠度，在已有的条件下，我只能将区间半径拉长到∞。也就是置信区间为R。
那么显然这个参数估计就失去了意义，自然不存在可靠性。
另外的，置信水平和显著性水平是负相关的，并且置信水平与显著性水平的和为1。
在两个正态总体的分布情况下，也就是说随着置信水平的提高，显著性水平会降低。如果在此处的显著性水平的条件下，不能够满足两个正态分布的期望相同（即虚无假设为X1的期望=X2的期望），那么称这两个分布具有显著性差异，当显著性水平减小到0.01，但仍然不能满足总体期望相等的虚无假设时，称为极显著。翻译一下就是：这两个分布在给到置信水平为0.95时还不能“合拍”，那他们差的有点多了，如果继续提高置信度到0.99，总该“合拍了吧”。但如果仍然不能推翻虚无假设，那么就称极显著，这也差的太多了，肯定不是一个娘胎里出来的。
因此，在双正态总体分布下，提高置信度还有可能会带来显著性差异的结果。
