¿Qué métodos estadísticos son arcaicos y deberían omitirse de los libros de texto? [cerrado]

Al responder una pregunta sobre un intervalo de confianza para una proporción binomial, señalé el hecho de que la aproximación normal es un método poco confiable que es arcaico. No debe enseñarse como un método, aunque puede haber un argumento de que debe incluirse como parte de una lección sobre lo que hace que un método sea adecuado.

¿Cuáles son otros enfoques estadísticos 'estándar' que han pasado su fecha de caducidad y que deberían omitirse en futuras ediciones de libros de texto (haciendo espacio para ideas útiles)?

Estos tres probablemente se ubicarían en algún lugar de una lista de ejercicios obsoletos:

1. buscando cuantiles de la distribución normal / F / t en una tabla.
2. Pruebas de normalidad.
3. Pruebas de igualdad de varianzas antes de hacer las dos pruebas t de prueba o anova.
4. Pruebas paramétricas univariadas clásicas (por ejemplo, no robustas) e intervalos de confianza.

Las estadísticas se han movido en la era de las computadoras y el gran conjunto de datos multivariados. No espero que esto se revierta. Por necesidad, los enfoques enseñados en cursos más avanzados han sido influenciados en cierto sentido por los críticos de Breiman y Tukey. El enfoque, la OMI, se ha desplazado permanentemente hacia aquellos enfoques que requieren que se cumplan menos suposiciones para funcionar. Un curso introductorio debería reflejar eso.

Creo que algunos de los elementos aún podrían enseñarse en una etapa posterior a los estudiantes interesados ​​en la historia de los pensamientos estadísticos.