统计公差区间是指在一定置信度下，包含一定比例（如95%）的总体数据的区间。在实际应用中，我们通常只能获得样本数据，而无法获得总体数据。因此，我们需要通过样本数据来估计总体数据的统计特征，如均值、标准差等，并基于这些统计特征来计算统计公差区间。

ISO 16269-6:2014给出了两种确定统计公差区间的方法：基于样本数据和基于总体数据。基于样本数据的方法是通过样本数据来估计总体数据的统计特征，并基于这些统计特征来计算统计公差区间。基于总体数据的方法是通过已知的总体数据的统计特征来计算统计公差区间。

基于样本数据的统计公差区间的计算公式如下：
$$
\bar{x} \pm t_{n-1,1-\frac{\alpha}{2}}\frac{s}{\sqrt{n}}\sqrt{1+\frac{m}{n}}
$$
其中，$\bar{x}$是样本均值，$s$是样本标准差，$n$是样本容量，$m$是公差比例，$t_{n-1,1-\frac{\alpha}{2}}$是$t$分布的上分位数，$\alpha$是置信度。

基于总体数据的统计公差区间的计算公式如下：
$$
\mu \pm z_{1-\frac{\alpha}{2}}\frac{\sigma}{\sqrt{N}}\sqrt{1+\frac{m}{N}}
$$
其中，$\mu$是总体均值，$\sigma$是总体标准差，$N$是总体容量，$m$是公差比例，$z_{1-\frac{\alpha}{2}}$是正态分布的上分位数，$\alpha$是置信度。

在实际应用中，我们需要根据具体情况选择置信度和公差比例。一般来说，置信度越高，公差区间越宽；公差比例越高，公差区间越窄。

相关标准
- ISO 16269-1:2013 统计数据解释 第1部分：基本概念和方法
- ISO 16269-2:2013 统计数据解释 第2部分：统计推断的基本原理
- ISO 16269-3:2013 统计数据解释 第3部分：实验设计和数据分析
- ISO 16269-4:2010 统计数据解释 第4部分：检验和验证的基本原理
- ISO 16269-5:2014 统计数据解释 第5部分：确定统计过程的能力