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、对数据分布假设的局限性
不完全符合实际分布：虽然秩和检验对数据分布要求相对宽松，但在进行效能评估时，仍然可能基于一些特定的数据分布假设来进行模拟或理论推导。然而，实际数据的分布可能更加复杂，不一定完全符合这些假设，从而导致效能评估结果与实际情况存在偏差。
难以确定真实分布：在实际应用中，很难确切地知道数据的真实分布情况。即使秩和检验不依赖于特定的分布假设，但如果对数据分布的估计不准确，也会影响效能评估的准确性。
二、样本量的局限性
小样本问题：在小样本情况下，秩和检验的效能可能较低。虽然秩和检验相对参数检验在小样本时更稳健，但仍然可能难以准确检测出实际存在的差异。此外，小样本时的效能评估结果可能不够稳定，受随机因素的影响较大。
大样本的计算复杂性：当样本量较大时，秩和检验的计算可能变得复杂，尤其是在进行多次模拟或理论推导时。这可能需要大量的计算资源和时间，并且可能会出现数值计算的稳定性问题。
三、效应大小的局限性
难以准确估计：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。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。此外，实际效应大小可能受到多种因素的影响，难以准确预测。
单一效应大小的局限性：效能评估通常基于一个特定的效应大小进行计算，但实际情况中，效应大小可能不是固定的，而是在一定范围内变化。单一的效应大小可能无法全面反映实际情况，从而使效能评估结果具有一定的局限性。
四、显著性水平的局限性
固定显著性水平的主观性：通常，显著性水平是人为设定的，如常用的 0.05 或 0.01。这种固定的显著性水平选择具有一定的主观性，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，从而导致效能评估结果的差异。
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，从而影响效能评估的准确性。
五、实际应用中的局限性
研究设计的复杂性：实际研究中的设计往往比较复杂，可能涉及多个因素、多个组、重复测量等情况。在这种复杂的研究设计下，秩和检验的效能评估可能变得更加困难，现有的效能评估标准可能无法完全适用于这些复杂情况。
缺乏统一的标准：目前，对于秩和检验效能评估并没有一个统一的标准方法。不同的研究者可能采用不同的方法进行效能评估，这使得结果之间的比较和解释变得困难。
忽略其他因素的影响：效能评估标准通常只考虑了一些主要的因素，如样本量、效应大小、显著性水平等，但实际研究中还可能受到其他因素的影响，如数据的质量、测量误差、实验条件等。这些因素可能会对效能评估结果产生影响，但在现有标准中往往被忽略。