可以通过以下方法来解决秩和检验效能评估方法效能评估标准的局限性：
一、针对数据分布假设的局限性
多种分布假设检验：
不要仅仅依赖于一种特定的数据分布假设进行效能评估。可以尝试使用多种可能的分布假设来进行模拟和分析，以了解不同分布情况下秩和检验的性能表现。例如，除了常见的正态分布、偏态分布外，还可以考虑均匀分布、指数分布等。
通过比较不同分布假设下的效能评估结果，能够更全面地了解秩和检验的适用范围和局限性，从而在实际应用中做出更合理的判断。
非参数方法估计分布：
使用非参数方法来估计数据的真实分布，减少对特定分布假设的依赖。例如，可以采用核密度估计等非参数方法来估计数据的分布形状，然后基于估计的分布进行效能评估。
这样可以更准确地反映实际数据的分布情况，提高效能评估的准确性。
二、针对样本量的局限性
小样本情况下的改进：
对于小样本情况，可以考虑使用精确分布的方法进行秩和检验效能评估。例如，对于两个小样本的比较，可以使用确切的 Wilcoxon 秩和检验分布来计算效能，而不是依赖于大样本近似。
此外，可以结合 Bootstrap 方法等重采样技术，通过对小样本进行多次重采样来估计效能，提高估计的稳定性和准确性。
大样本计算优化：
当样本量较大时，可以采用并行计算等技术来加速效能评估的计算过程。例如，使用分布式计算框架将大规模的模拟任务分配到多个计算节点上同时进行，以减少计算时间。
同时，要注意数值计算的稳定性，避免出现溢出等问题。可以采用适当的数值计算方法和软件工具，确保计算结果的准确性。
三、针对效应大小的局限性
多种效应大小估计方法：
不要仅仅依赖于一种效应大小的估计方法。可以尝试使用不同的方法来估计效应大小，例如基于均值差异、中位数差异、比例差异等多种指标来衡量效应大小。
通过比较不同效应大小估计方法下的效能评估结果，能够更全面地了解秩和检验对不同类型效应的检测能力。
区间估计效应大小：
除了点估计效应大小外，还可以考虑给出效应大小的区间估计。这样可以更准确地反映效应大小的不确定性，避免单一的点估计带来的局限性。
例如，可以使用 Bootstrap 方法或置信区间估计方法来计算效应大小的区间估计，然后基于区间估计进行效能评估。
四、针对显著性水平的局限性
敏感性分析：
对不同的显著性水平进行敏感性分析，了解显著性水平的变化对效能评估结果的影响。可以选择多个不同的显著性水平进行效能评估，观察效能随显著性水平的变化趋势。
这样可以帮助研究者根据实际情况选择合适的显著性水平，避免固定显著性水平带来的主观性。
控制实际错误率：
在实际应用中，要注意控制实际的错误率，而不仅仅依赖于设定的显著性水平。可以采用多重比较校正方法等技术来控制实际的错误率，确保结果的可靠性。
例如，在进行多个组的比较时，可以使用 Bonferroni 校正、Holm 校正等方法来控制家族错误率。
五、针对实际应用中的局限性
复杂研究设计的处理：
对于复杂的研究设计，可以采用分层分析、多因素分析等方法来进行效能评估。例如，在涉及多个因素的研究中，可以使用析因设计的秩和检验方法，并结合模拟技术来评估效能。
同时，要充分考虑研究设计中的各种因素之间的交互作用，避免简单地将多个因素的效应进行叠加。
建立统一的评估标准：
努力建立统一的秩和检验效能评估标准，以便不同研究者之间的结果能够进行比较和解释。可以通过学术交流、研究合作等方式，共同探讨和制定统一的评估标准和方法。
统一的评估标准可以包括数据分布假设、样本量确定、效应大小估计、显著性水平选择等方面的规范，提高效能评估的科学性和可靠性。
综合考虑其他因素：
在效能评估过程中，要综合考虑数据的质量、测量误差、实验条件等其他因素的影响。可以通过敏感性分析等方法，了解这些因素对效能评估结果的影响程度。
例如，可以在模拟过程中考虑不同程度的测量误差，观察其对秩和检验效能的影响。同时，要采取措施提高数据的质量，减少测量误差等因素的干扰。