置信区间不能位于零的两侧吗？说，它的范围不能是 [-12; +12]？

当然可以。

您是否错过了规定的条件“每当效果显着时”？

通常，您感兴趣的数量的空值为零。因此，例如，如果您要估计均值之间的差异，则空值为零 - 没有差异。在这种情况下，您会对置信区间是否包含零感兴趣。在某些情况下，虽然空值不是零，但可能是统一的。例如，如果您对优势比感兴趣，则空值是统一的（因为它是一个比率，并且当数量相同时，它们的比率是统一的）。在这种情况下，您对区间是否包括单位感兴趣，实际上该比率不能为负。

引用谈到测试某个值是否在某种显着性水平上与零显着不同。

如果您有一个您提出的置信区间，那么测试不会拒绝“测试值为零”的原假设。因为区间 [-12, 12] 实际上告诉您它可能很容易发生，真实值确实为零。

请允许我帮忙。基本上，参数的置信区间是参数可以合理达到的区间或范围的端点。因此，如果 95% 的时间参数大于 -12 且小于 12，那么它也可能为零。而且，如果它可以为零，那么它可能一文不值。例如，如果$A X$可以有$A=0$那么它对回归的贡献并不显着。如果我们有 95% 的 CI$A$12 到 24 之间，那么它不太可能一文不值，因为它明显不为零。请注意，与零没有显着差异不一定是微不足道的贡献，如果我们有更多数据，它可能会与零显着不同。也许这是一个很好的观点，不重要并不意味着微不足道，仅仅因为我们没有获得意义，结果证明没有什么特别的。

但是，这并不意味着因为我们有一个不显着的结果，所以它也没有意义。它确实有一个有意义的上下文，而且确实是置信区间比单独的概率贡献更多的上下文。假设我们有 95% 的置信区间$A$如上所述，它仅从 -1 延伸到 1。那么它们的范围比我们之前在上面的 -12 到 12 CI 的范围小 12 倍。这意味着我们将知道 -5 或 +5 的结果将显着非零，因此我们现在可以更确定$A$没有定位，并且我们的不确定值的范围更窄$A$居住。