Không có quy ước phổ biến nào về "biên sai số" là gì nhưng tôi nghĩ (như bạn đã quan sát) nó thường được sử dụng như là bán kính của khoảng tin cậy , theo tỷ lệ ban đầu của ước tính hoặc theo tỷ lệ phần trăm của một ước tính. Đôi khi nó được sử dụng đồng nghĩa với "lỗi tiêu chuẩn", vì vậy bạn cần cẩn thận để người khác hiểu ý của bạn khi bạn sử dụng nó.
Một "khoảng tin cậy" không có quy ước chung về ý nghĩa của nó. Về cơ bản, đó là phạm vi ước tính có thể được tạo bởi một quá trình ước tính, X% thời gian (95% được sử dụng phổ biến nhất) chứa giá trị thực của tham số được ước tính. Khái niệm "quy trình" này sẽ tạo ra giá trị thực X% thời gian là một chút phản trực giác và không bị trộn lẫn với "khoảng tin cậy" từ suy luận Bayes, có định nghĩa trực quan hơn nhiều, nhưng là không giống như khoảng tin cậy được sử dụng rộng rãi.
Báo giá thực tế của bạn là một chút lộn xộn và cần một số sửa chữa nhỏ như mô tả. Tôi sẽ tránh việc sử dụng bổ sung từ "lề" này và ưu tiên "thanh lỗi". Vì thế:
"Khoảng tin cậy được ước tính là 1,96 nhân với các lỗi tiêu chuẩn có liên quan và được hiển thị trên biểu đồ dưới dạng các thanh lỗi."
(Điều này đặt sang một bên câu hỏi liệu đây có phải là cách tốt để tính khoảng tin cậy hay không, điều này phụ thuộc vào mô hình của bạn, v.v. và không liên quan).
Nhận xét cuối cùng về thuật ngữ - Tôi không thích "lỗi tiêu chuẩn", nghĩa là "độ lệch chuẩn của ước tính"; hoặc "lỗi lấy mẫu" nói chung - Tôi thích suy nghĩ về tính ngẫu nhiên và phương sai của thống kê hơn là "lỗi". Nhưng tôi đã sử dụng thuật ngữ "lỗi tiêu chuẩn" ở trên vì tôi đoán nó được sử dụng rộng rãi.