在公共卫生领域，我们经常需要评估数据的可靠性。标准误（Standard Error, SE）是用于衡量样本统计量与总体参数之间可能差异的一个重要指标。通过标准误，我们可以构建一个可信区间（Confidence Interval, CI），来估计总体参数的真实值范围。

构建可信区间的步骤如下：
1. 首先确定你的数据集和你想要估计的参数类型，比如均值或比例等。
2. 计算样本统计量的标准误。对于均值来说，标准误等于样本标准差除以样本大小的平方根（SE = s / √n）。如果处理的是比例，则使用公式 SE = sqrt[p(1-p) / n] 其中 p 是样本中的成功比率。
3. 选择一个置信水平，通常采用95%，这对应着大约两个标准误的距离。不同的置信水平对应不同的Z值（例如，在正态分布下，95%的置信水平对应的Z值约为1.96）。
4. 计算可信区间的上下限。对于均值而言，可以使用公式：样本均值 ± (Z * SE)。同样地，如果处理的是比例，则用样本比例代替样本均值进行计算。

例如，如果我们有一个样本大小为100的健康调查数据，其平均血压读数为120mmHg，标准差为15mmHg，并希望构建一个95%的置信区间。首先计算SE = 15 / √100 = 1.5；然后根据Z值（对于95%置信水平约为1.96），我们可以得到CI = 120 ± (1.96 * 1.5) ≈ [117, 123]。这意味着我们有95%的信心认为总体平均血压读数位于这个区间内。

这种方法不仅适用于均值，也可以应用于其他类型的参数估计和假设检验中。在实际应用时，请确保满足所使用统计方法的前提条件，并考虑数据的具体情况选择合适的分析策略。