评估一个绝对误差范围是否合适，需要结合具体的情境和应用场景来判断，并没有一个放之四海而皆准的绝对标准。关键在于误差是否会影响到最终结果的可靠性、决策的有效性或系统的性能。
首先，要考虑误差发生的背景和目的。在基础科学研究或精密测量中，微小的误差都可能意味着重大的发现或结果的不准确，因此误差范围需要非常严格。而在一些宏观的、允许一定模糊性的决策中，例如市场预测的粗略估计，较大的误差范围可能就被接受。
其次，要评估误差对后续工作或最终影响的大小。如果误差仅仅是一个参考值，对核心功能或安全没有直接影响，那么可能一个较宽的误差范围也可以接受。但如果误差会导致关键决策失误、安全风险或成本巨大增加，那么就必须追求更小的误差范围。
再者，与同类方法或行业标准进行比较也很重要。了解当前领域内普遍接受的误差水平，可以帮助判断所给的误差范围是否具有竞争力或是否合理。
最后，成本与效益的权衡必须考虑。追求更小的误差范围往往需要更高的成本（如更精密的设备、更复杂的算法、更多的时间和资源），需要评估这种投入是否值得。
总之，判断绝对误差范围是否合适，是一个综合性的考量过程，需要明确误差的容忍度、对结果的影响程度、与标准的对比以及成本效益分析。