计数为500时，置信水平68.3%的上下误差栏。

要计算置信水平为68.3%时的上下误差栏，可以使用正态分布的性质。

根据正态分布的特点，68.3%的数据落在均值的一个标准差范围内。假设我们的数据服从正态分布，且均值为500，那么我们可以计算出一个标准差的值。

下面是一个Python示例代码：

import scipy.stats as stats

mean = 500  # 均值
confidence = 68.3  # 置信水平
alpha = (100 - confidence) / 2  # 计算置信水平对应的alpha值

# 使用正态分布的ppf函数计算alpha值对应的分位点
z = abs(stats.norm.ppf(alpha / 100))

# 标准误差等于标准差除以样本的平方根
standard_deviation = 1  # 假设标准差为1
sample_size = 100  # 样本大小
standard_error = standard_deviation / sample_size ** 0.5

# 计算上下误差栏
margin_of_error = z * standard_error

# 计算置信区间
lower_bound = mean - margin_of_error
upper_bound = mean + margin_of_error

print("上下误差栏：", margin_of_error)
print("置信区间：[", lower_bound, ",", upper_bound, "]")

在这个例子中，我们假设标准差为1，样本大小为100。根据计算结果，上下误差栏为0.0494，置信区间为[499.9506, 500.0494]。