Da Stichprobenerhebungen nur einen Teil der interessierenden Population (Grundgesamtheit) einschliessen, sind ihre Ergebnisse immer mit einer Unsicherheit behaftet. Diese Unsicherheit hängt vom Stichprobenumfang, der Stichprobenrate, den Antwortausfällen und von der Streuung des betrachteten Merkmals in der Grundgesamtheit ab. Sie kann quantifiziert werden, indem ein Vertrauensintervall berechnet wird, dessen Grenzen umso weiter auseinander liegen, je ungenauer die Resultate sind. Eine solche Quantifizierung setzt voraus, dass die Stichprobe mittels eines Zufallsverfahrens aus der Grundgesamtheit gezogen worden ist, was bei Stichprobenerhebungen des Bundesamtes für Statistik immer der Fall ist. Ein Vertrauensintervall hängt von seinem "Konfidenz-Niveau" (oder Vertrauensniveau) ab, welches meistens bei 95% festgelegt wird. Wenn wir annehmen, dass sich der Parameter, der zu schätzen ist, innerhalb des Vertrauensintervalls befindet, dann ist auf längere Sicht unser Fehlerrisiko auf 5% beschränkt. Genauer gesagt bedeutet dies, dass im Durchschnitt 95% der berechneten Intervalle den Parameter enthielten, wenn die Stichprobenerhebung viele Male unabhängig und unter gleichen Bedingungen durchgeführt würde. In der Praxis werden natürlich die Erhebungen nicht wiederholt. Die Definition des Vertrauensintervalls bedeutet also, dass es zwar unwahrscheinlich, aber nicht völlig ausgeschlossen ist, dass der Parameter nicht im berechneten Vertrauensintervall liegt. Wenn der geschätzte Wert jeweils in der Mitte des Vertrauensintervalls liegt, spricht man von einem symmetrischen Vertrauensintervall. Im gegenteiligen Fall ist der Vertrauensintervall asymmetrisch. Zum Beispiel für Quantile treten asymmetrische Vertrauensintervalle im Allgemeinen auf.