Tidak ada konvensi yang diikuti secara universal tentang apa itu "margin of error" tapi saya pikir (seperti yang telah Anda amati) itu paling sering digunakan sebagai makna radius interval kepercayaan , baik dalam skala asli dari estimasi atau sebagai persentase dari perkiraan. Terkadang digunakan sebagai sinonim dengan "kesalahan standar", jadi Anda harus berhati-hati agar orang lain mengerti apa yang Anda maksudkan ketika Anda menggunakannya.
"Interval kepercayaan" memang memiliki konvensi universal tentang maknanya. Ini pada dasarnya adalah kisaran estimasi yang mungkin dihasilkan oleh proses estimasi yang akan, X% dari waktu (95% menjadi yang paling umum digunakan) mengandung nilai sebenarnya dari parameter yang diestimasi. Konsep "proses" ini yang akan menghasilkan nilai sebenarnya X% dari waktu itu agak kontra-intuitif dan tidak dapat dicampur dengan "interval kredibilitas" dari kesimpulan Bayesian, yang memiliki definisi yang jauh lebih intuitif, tetapi tidak sama dengan interval kepercayaan yang banyak digunakan.
Kutipan Anda yang sebenarnya sedikit berantakan dan perlu perbaikan kecil seperti yang dijelaskan. Saya akan menghindari penggunaan tambahan kata "margin" dan mendukung "bar kesalahan". Begitu:
"Interval kepercayaan diperkirakan 1,96 dikalikan dengan kesalahan standar yang relevan dan ditampilkan pada grafik sebagai bilah kesalahan."
(Ini mengesampingkan pertanyaan apakah ini adalah cara yang baik untuk menghitung interval kepercayaan, yang tergantung pada model Anda dll dan tidak relevan).
Komentar akhir tentang terminologi - Saya tidak suka "kesalahan standar", yang berarti "standar deviasi dari estimasi"; atau "kesalahan pengambilan sampel" secara umum - Saya lebih suka berpikir dalam hal keacakan, dan varian statistik, daripada "kesalahan". Tapi saya tergelincir menggunakan istilah "standard error" di atas karena begitu banyak saya kira.