在统计学中，当我们计算一个参数的置信区间并发现该区间包含数值1时，这通常意味着我们没有足够的统计证据拒绝原假设，即该参数的真正值很可能等于1。这种情况在很多假设检验中作为零假设（null hypothesis）的一部分出现，零假设通常表述为“没有差异”或“没有效果”。
例如，如果我们正在比较两种处理方法的效果，并且计算出的某种效果指标的95%置信区间包含1，那么我们可以得出结论，这两种处理方法在统计学上没有显著差异。换句话说，我们没有足够的证据表明一种处理方法的效果明显优于另一种方法。这种结果通常被认为是中性的，因为它不倾向于支持任何一方，而是表明当前的数据无法提供充分的证据来做出明确的判断。
需要注意的是，置信区间包含1并不意味着两种处理方法在实际应用中没有区别，只是说明在统计上，我们不能确定它们之间存在显著的不同。实际应用中的决策可能还需要考虑其他因素，如成本效益分析、实际操作的便利性等。此外，如果样本量较小或者存在其他潜在的偏差，置信区间可能会较宽，从而包含1。在这种情况下，增加样本量或者改进研究设计可能会提供更清晰的结论。