众所周知，互联网充满了垃圾。它有助于找到权威来源并专注于它们以帮助解决此类问题。美国统计协会出版的小册子（归属于 Fritz Scheuren，“大约在 1997 年彻底更新”）将误差范围定义为 95% 的置信区间（第 64 页，右图）。

鉴于此，令人惊讶的是，关于误差范围的 Wikipedia 文章使用了不同的定义，尽管它引用了这本小册子！维基百科写道，

误差范围通常定义为调查中特定统计数据的置信区间的“半径”（或宽度的一半）。... 当为一项调查报告单一的全球误差范围时，它是指使用调查的完整样本的所有报告百分比的最大误差范围。

换句话说，对于 Wikipedia，MoE 是一组置信区间最大宽度的一半（其覆盖率可能与 95% 不同）。

我们已经在本网站其他地方的评论中讨论了这种混淆（或者，至少，缺乏标准化）。我们的结论是，无论何时使用该术语，您都需要清楚您所说的“误差范围”是什么意思。

关于什么是“误差范围”没有普遍遵循的约定，但我认为（正如您所观察到的）它最常用于表示置信区间的半径，无论是估计的原始比例还是百分比的估计。有时它被用作“标准错误”的同义词，因此您在使用它时需要小心让其他人理解您的意思。

“置信区间”的含义确实具有普遍约定。它基本上是由估计过程产生的可能估计的范围，X% 的时间（95% 是最常用的）包含被估计参数的真实值。这个“过程”的概念会在 X% 的时间内产生真值，这有点违反直觉，不能与贝叶斯推理中的“可信区间”混为一谈，后者有更直观的定义，但是与广泛使用的置信区间不同。

您的实际报价有点混乱，需要按照说明进行一些小的修复。我会避免额外使用“margin”这个词，而倾向于“error bar”。所以：

“置信区间估计为 1.96 乘以相关标准误差，并在图表上显示为误差线。”

（这抛开了这是否是计算置信区间的好方法的问题，这取决于您的模型等并且不相关）。

对术语的最终评论——我不喜欢“标准误差”，它的意思是“估计的标准差”；或一般的“抽样误差” - 我更喜欢从随机性和统计方差的角度来考虑，而不是“错误”。但是我在上面使用了“标准错误”这个术语，因为我猜它被广泛使用。