在数据分析中，当我们想要估计一个参数的范围时，可以选择置信区间而不是假设检验。置信区间提供了参数估计的范围，帮助我们了解估计值的不确定性。例如，在市场调研中，我们想要估计产品受众群体的平均年龄范围，这时可以使用置信区间来估计年龄的范围，而不是简单地进行假设检验。下面是Python代码示例：

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 生成假设的数据样本
np.random.seed(0)
sample = np.random.normal(loc=30, scale=5, size=100)

# 计算置信区间
confidence_interval = stats.norm.interval(0.95, loc=np.mean(sample), scale=stats.sem(sample))
print('置信区间:', confidence_interval)

以上代码计算了一个服从正态分布的样本数据的95%置信区间，这可以帮助我们估计平均值的范围，而不是进行假设检验。