秩和檢驗效能評估方法的效能評估標準存在以下一些局限性：
一、檢驗效能（Power）的局限性
依賴假設和模型：
檢驗效能的計算通常基于一定的假設和模型，如特定的數據分布、樣本獨立性等。如果實際數據與假設不符，計算出的檢驗效能可能不準確。
例如，在進行秩和檢驗效能評估時，假設數據服從某種特定的非正態分布，但實際數據可能與該分布存在偏差，這會導致效能評估結果不可靠。
受樣本量影響大：
雖然一般來說樣本量越大檢驗效能越高，但在實際研究中，增加樣本量可能面臨諸多困難，如成本高、時間長、資源有限等。
而且，當樣本量較小時，檢驗效能可能較低，容易出現無法準確檢測出實際差異的情況。
對小效應不敏感：
當實際差異較小時，即使存在真實的效應，檢驗效能也可能較低，難以檢測出這種小效應。這可能導致一些有實際意義但效應較小的結果被忽略。
例如，在醫學研究中，某些治療方法可能只有輕微的改善效果，但由于檢驗效能不足，可能無法得出有統計學意義的結論。
二、顯著性水平（α）的局限性
固定值的局限性：
通常顯著性水平取固定的值，如 0.05 或 0.01。然而，這種固定值的選擇可能具有一定的主觀性，不同的研究者可能根據不同的研究目的和風險偏好選擇不同的顯著性水平。
而且，固定的顯著性水平可能不能完全適應不同的研究場景，可能導致過于保守或過于寬松的判斷。
與實際錯誤率的差異：
實際研究中，由于各種因素的影響，實際的錯誤率可能與設定的顯著性水平存在差異。例如，在多重比較的情況下，實際的錯誤率可能會高于設定的顯著性水平，從而增加了錯誤結論的風險。
三、效應大小（Effect Size）的局限性
難以準確確定：
效應大小的確定往往具有一定的難度，尤其是在實際研究中，很難準確地估計實際差異的大小。不同的研究者可能對效應大小有不同的理解和估計方法，導致效能評估的結果存在差異。
例如，在社會科學研究中，一些主觀因素可能影響對效應大小的判斷，使得效能評估結果不夠準確。
不考慮實際意義：
單純的效應大小指標可能不能完全反映結果的實際意義。一個較大的效應大小并不一定意味著結果具有重要的實際應用價值，還需要結合具體的研究背景和實際需求進行綜合判斷。
四、樣本量（Sample Size）的局限性
計算復雜性：
確定合適的樣本量通常需要考慮多個因素，如檢驗效能、效應大小、顯著性水平等，這使得樣本量的計算較為復雜，需要一定的統計知識和專業軟件。
而且，在實際研究中，可能由于各種限制因素，無法按照計算出的樣本量進行數據收集。
假設的不準確性：
樣本量的計算通常基于一些假設，如數據分布、效應大小等。如果這些假設不準確，計算出的樣本量可能不合適，從而影響效能評估的結果。
五、實際應用中的局限性
研究目的的多樣性：
不同的研究目的和問題可能需要不同的效能評估標準。例如，在探索性研究中，可能更關注發現潛在的差異，而在驗證性研究中，可能更強調結果的可靠性。這使得統一的效能評估標準難以滿足各種研究需求。
數據的復雜性：
實際數據往往具有復雜性，如存在缺失值、異常值、數據分布不穩定等情況。這些因素可能影響效能評估的準確性，而現有的效能評估標準可能無法充分考慮這些復雜情況。
多因素的影響：
實際研究中，效能評估受到多種因素的影響，如研究設計、測量誤差、實驗條件等。這些因素相互作用，使得效能評估變得更加復雜，難以通過單一的標準進行準確評估。