秩和检验效能评估方法的效能评估标准存在以下一些局限性：
一、检验效能（Power）的局限性
依赖假设和模型：
检验效能的计算通常基于一定的假设和模型，如特定的数据分布、样本独立性等。如果实际数据与假设不符，计算出的检验效能可能不准确。
例如，在进行秩和检验效能评估时，假设数据服从某种特定的非正态分布，但实际数据可能与该分布存在偏差，这会导致效能评估结果不可靠。
受样本量影响大：
虽然一般来说样本量越大检验效能越高，但在实际研究中，增加样本量可能面临诸多困难，如成本高、时间长、资源有限等。
而且，当样本量较小时，检验效能可能较低，容易出现无法准确检测出实际差异的情况。
对小效应不敏感：
当实际差异较小时，即使存在真实的效应，检验效能也可能较低，难以检测出这种小效应。这可能导致一些有实际意义但效应较小的结果被忽略。
例如，在医学研究中，某些治疗方法可能只有轻微的改善效果，但由于检验效能不足，可能无法得出有统计学意义的结论。
二、显著性水平（α）的局限性
固定值的局限性：
通常显著性水平取固定的值，如 0.05 或 0.01。然而，这种固定值的选择可能具有一定的主观性，不同的研究者可能根据不同的研究目的和风险偏好选择不同的显著性水平。
而且，固定的显著性水平可能不能完全适应不同的研究场景，可能导致过于保守或过于宽松的判断。
与实际错误率的差异：
实际研究中，由于各种因素的影响，实际的错误率可能与设定的显著性水平存在差异。例如，在多重比较的情况下，实际的错误率可能会高于设定的显著性水平，从而增加了错误结论的风险。
三、效应大小（Effect Size）的局限性
难以准确确定：
效应大小的确定往往具有一定的难度，尤其是在实际研究中，很难准确地估计实际差异的大小。不同的研究者可能对效应大小有不同的理解和估计方法，导致效能评估的结果存在差异。
例如，在社会科学研究中，一些主观因素可能影响对效应大小的判断，使得效能评估结果不够准确。
不考虑实际意义：
单纯的效应大小指标可能不能完全反映结果的实际意义。一个较大的效应大小并不一定意味着结果具有重要的实际应用价值，还需要结合具体的研究背景和实际需求进行综合判断。
四、样本量（Sample Size）的局限性
计算复杂性：
确定合适的样本量通常需要考虑多个因素，如检验效能、效应大小、显著性水平等，这使得样本量的计算较为复杂，需要一定的统计知识和专业软件。
而且，在实际研究中，可能由于各种限制因素，无法按照计算出的样本量进行数据收集。
假设的不准确性：
样本量的计算通常基于一些假设，如数据分布、效应大小等。如果这些假设不准确，计算出的样本量可能不合适，从而影响效能评估的结果。
五、实际应用中的局限性
研究目的的多样性：
不同的研究目的和问题可能需要不同的效能评估标准。例如，在探索性研究中，可能更关注发现潜在的差异，而在验证性研究中，可能更强调结果的可靠性。这使得统一的效能评估标准难以满足各种研究需求。
数据的复杂性：
实际数据往往具有复杂性，如存在缺失值、异常值、数据分布不稳定等情况。这些因素可能影响效能评估的准确性，而现有的效能评估标准可能无法充分考虑这些复杂情况。
多因素的影响：
实际研究中，效能评估受到多种因素的影响，如研究设计、测量误差、实验条件等。这些因素相互作用，使得效能评估变得更加复杂，难以通过单一的标准进行准确评估。