统计学谬误和论据不充分是两个不同的概念。
统计学谬误是指在使用统计数据或进行统计分析时出现的错误或误导性的做法。它可能涉及对数据的错误解读、不恰当的统计方法或错误的结论推导。例如，过度简化数据、错误的样本选择、错误的比较基础等都可能导致统计学谬误。
而论据不充分则是指在论证或支持一个观点时，提供的证据或理由不够充分或强有力。这可能意味着缺乏足够的事实、数据、研究或逻辑推理来支持所提出的观点。论据不充分可能导致观点难以令人信服或存在争议。
简而言之，统计学谬误侧重于统计方法和数据分析中的问题，而论据不充分则更关注论证过程中证据的质量和数量。
在统计学中，误差通常指抽样误差，即由于抽样而产生的样本统计量与总体参数的差异。但是，统计学中并没有直接计算误差3%的方法。
如果您的问题是如何计算平均值的3%的误差范围，那么可以用以下方法：
确定样本的平均值。
计算平均值的3%的误差范围，可以使用公式：平均值±（平均值×3%）
平均值的3%的误差范围也可以表示为：平均值±0.03×平均值。
如果您的问题是如何计算其他类型的误差，或者在特定的上下文中如何计算误差，请提供更多的信息，以便我能够更准确地回答您的问题。
统计学谬误（Statistical fallacy）和论据不充分（Insufficient evidence）是两个不同但相关的概念。它们都涉及论证或推理过程中的错误，但具体含义有所不同。
1. 统计学谬误：统计学谬误是指在推理过程中使用了不正确的统计方法或概率计算，从而导致了错误的结论。常见的统计学谬误包括样本偏差、测量误差、回归谬误等。出现统计学谬误的原因可能是滥用统计方法、未能正确理解统计数据，或者忽视了某些关键因素。
2. 论据不充分：论据不充分是指提供的证据虽然看似合理，但不能充分支持结论。在这种情况下，即使推理过程没有统计学谬误，但由于证据不够全面、准确或有代表性，结论仍然可能是不可靠的。论据不充分通常是因为选取的样本太小、测量工具不准确、数据存在偏差，或者忽略了其他可能影响结果的因素。
总之，统计学谬误是指在推理过程中使用了错误的统计方法，而论据不充分则是指提供的证据不能完全支持结论。避免这两种错误的方法包括：使用正确的统计方法、确保样本具有足够的代表性、全面收集证据、识别和控制可能的偏差，以及谨慎解释统计结果。