标准误差是指在统计学中用于评估样本平均值与总体平均值之间差异的一种指标。在进行统计分析和研究时，我们通常需要对样本数据进行检验并计算其标准误差范围，以确定样本数据是否能够代表总体数据。

那么，标准误差范围多少才是合理的呢？这个问题并没有一个固定的答案，因为标准误差的范围会受到多种因素的影响。一般来说，标准误差的范围应该尽可能小，以保证样本数据的准确性和代表性。但是，在实际应用中，我们还需要考虑以下几个因素：

1. 样本容量大小：样本容量越大，标准误差范围就会越小。因此，在进行统计分析时，我们应该尽可能选择足够大的样本容量，以减小标准误差的范围。

2. 总体方差大小：总体方差越大，标准误差范围就会越大。因此，在进行统计分析时，我们应该尽可能选择方差较小的总体数据，以减小标准误差的范围。

3. 置信水平：置信水平是指统计分析结果的可信程度。一般来说，置信水平越高，标准误差范围就会越大。因此，在进行统计分析时，我们需要根据具体情况选择适当的置信水平，以保证结果的可信程度和标准误差的范围。

综上所述，标准误差范围多少合理需要根据具体情况来确定。在进行统计分析时，我们需要综合考虑样本容量大小、总体方差大小和置信水平等因素，以选择合适的标准误差范围，从而保证统计分析结果的准确性和可信程度。