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。
是的，统计学专业的毕业生确实有可能在高中担任教师。
他们拥有的数据收集、整理和分析等方面的技能可以传授给学生。此外，他们的逻辑思维能力、问题解决能力和数据处理技能都是作为一名合格教师的必要素质。然而，仅仅具备这些专业技能是不够的。统计学研究生还需要具备教育教学的理论知识，包括如何有效地进行课堂管理和与学生的沟通技巧。
此外，他们需要通过教师资格认证考试。在选择学校和岗位时，也需要考虑教学理念和教学方式的匹配性，以及教学内容与自己能力的吻合度。因此，虽然统计学硕士具有转行为教师的潜力，但他们需要继续学习和发展教育教学理论和管理能力，才能成为一名优秀的统计学老师
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。