신뢰구간이 너무 넓은 경우 평균과 같이 추정한 모수의 참 값에 대해 확신할 수 없다.
그러나 여러 방법을 사용하여 신뢰구간의 폭을 줄이고 추정치를 더 정밀하게 만들 수 있다.
샘플 크기, 데이터의 변동, 구간의 종류, 신뢰수준이 모두 신뢰구간의 폭에 영향을 미친다.

보통, 오차의 한계를 줄이는 가장 실제적인 방법은 샘플 크기를 늘리는 것이다. 일반적으로,
관측치의 수가 많을수록 샘플 통계량 주변의 구간이 좁아진다. 따라서 데이터를 더 많이 수집하면
더 정밀한 모수의 추정치를 얻을 수 있다.

샘플을 더 많이 수집하기 위해 시간 및 자원을 추가로 투자해야 할 경우 정밀도를 증가시켜
어떤 이점을 얻을 수 있는지 고려해야 한다.
예를 들어, 모수만 포함되는 좁은 신뢰구간을 구하려면 모집단의 모든 대상을 측정해야 하는데
이러한 방법은 매우 비현실적이다.

데이터의 변동성이 적을수록 모수를 더 정밀하게 추정할 수 있다.
데이터의 변동성을 줄이면 추정치의 표준편차가 줄어들고, 따라서 오차 한계가 감소하기 때문이다.
데이터의 변동성을 줄이기는 어렵지만, 때로는 Paired Design을 사용하여 두 그룹을 비교하는 것처럼
실험설계를 사용하여 변동성을 줄일 수 있다.

또한 샘플을 수집하는 공정을 개선하거나 측정 대상을 보다 정밀하게 측정하도록 측정 시스템을
개선하여 변동성을 줄일 수 있다.

단측 신뢰구간은 양측 신뢰구간보다 오차한계가 작다. 그러나 단측 신뢰구간은 모수가 기준값보다
큰 지 또는 작은 지만 나타내며 반대 방향의 모수에 대한 정보는 제공하지 않는다. 따라서 추정치가
기준 값보다 큰 지 또는 작은 지에 대해 관심이 있을 경우에만 단측 신뢰구간을 사용하여 추정치의
정밀도를 높일 수 있다.
 

예를 들어, 한 음료 회사에서 생수에 용해된 고형성분의 양을 확인하려고 한다. 용해된 고형성분의 양이
적을수록 더 좋다. 양측 신뢰구간을 계산하는 경우 구간의 상한은 18.4mg/ℓ 인데 회사에서는 상한에만
관심이 있기 때문에 단측 신뢰구간을 사용하려고 한다. 단측 신뢰구간을 계산하는 경우 용해된 고형성분의
양에 대한 상한은 17.8mg/ℓ로, 양측 신뢰구간을 계산한 경우보다 훨씬 낮은 값을 구할 수 있다.

낮은 신뢰수준의 장점은 더 좁고 정밀한 신뢰구간을 얻을 수 있다는 것이다. 단점은 신뢰구간에
모수가 포함된다고 제대로 확신할 수 없다는 것이다.

따라서 정밀도를 증가시킬 경우의 장점이 신뢰수준을 낮출 경우의 단점보다 큰 경우에만 신뢰수준을
낮추는 방법을 사용할 수 있다.