标准误与可信区间都是卫生统计学中非常重要的概念，二者之间存在着密切的关系。

标准误是样本统计量的标准差，它反映了样本统计量的抽样误差大小。以样本均数的标准误为例，它衡量的是样本均数之间以及样本均数与总体均数的离散程度。标准误越小，说明抽样误差越小，样本统计量就越接近总体参数，用样本统计量推断总体参数的可靠性就越高；反之，标准误越大，抽样误差越大，可靠性越低。

可信区间则是按预先给定的概率，确定的包含未知总体参数的一个范围。这个范围被称为可信区间，预先给定的概率称为可信度，常用的可信度为95%和99%。例如，95%可信区间的含义是，如果重复抽样100次，每次样本含量相同，每个样本都计算一个95%可信区间，那么在这100个可信区间中，理论上有95个包含总体参数，有5个不包含总体参数。

标准误与可信区间的关系主要体现在可信区间的计算上。可信区间的计算公式中包含了标准误。以总体均数的95%可信区间为例，当总体标准差σ已知时，总体均数μ的95%可信区间为X±1.96σX（其中X为样本均数，σX为样本均数的标准误）；当总体标准差σ未知但样本含量n足够大时，可用样本标准差S代替σ，总体均数μ的95%可信区间为X±1.96SX（SX为样本均数的标准误）；当总体标准差σ未知且样本含量n较小时，总体均数μ的95%可信区间为X±t0.05/2,νSX 。从这些公式可以看出，标准误是计算可信区间的关键要素之一。标准误的大小直接影响可信区间的宽窄。标准误越小，可信区间越窄，说明对总体参数的估计越精确；标准误越大，可信区间越宽，说明对总体参数的估计越不精确。

综上所述，标准误是计算可信区间的基础，它决定了可信区间的宽度，进而影响着对总体参数估计的精确程度。二者在卫生统计学的参数估计中都起着不可或缺的作用。