在大样本量下，可以通过以下方法判断秩和检验结果的实际意义：
一、结合效应量分析
计算效应量：
首先计算秩和检验中的效应量指标，如常见的 Cliff's delta、Cohen's d 等。这些效应量指标可以反映两组或多组数据之间差异的实际大小，而不仅仅是统计上的显著性。
例如，在比较两种治疗方法的疗效时，通过计算效应量可以了解两种方法在实际效果上的差异程度。
参考效应量标准：
参考相关领域中对于特定效应量大小的解释标准。不同领域可能有不同的标准来判断效应量的实际意义。
例如，在心理学研究中，Cohen's d = 0.2 被认为是小效应量，0.5 为中等效应量，0.8 及以上为大效应量。根据这些标准，可以判断秩和检验结果中效应量的实际意义。
二、考虑临床或实际背景
临床重要性：
在医学等领域，需要考虑结果的临床重要性。即使秩和检验结果在统计上显著，但如果差异在临床上并不重要，那么结果的实际意义也有限。
例如，某种药物治疗后患者的症状评分与对照组相比有统计学差异，但这种差异非常小，对患者的生活质量和临床结局没有实质性影响，那么这个结果的实际意义就不大。
实际应用价值：
结合实际应用场景来判断结果的意义。考虑结果是否对实际决策、政策制定或实践操作有指导价值。
例如，在教育研究中，一种新的教学方法与传统方法相比在学生成绩上有统计差异，但如果这种差异不足以改变教学策略或提高教育质量，那么结果的实际意义就需要进一步评估。
三、与其他研究比较
文献对比：
查阅相关领域的文献，将当前研究的结果与已有研究进行比较。了解类似研究中的效应量大小和实际意义，以判断当前结果在该领域中的地位和价值。
例如，如果当前研究的效应量与以往的重要研究相似或更大，那么可以认为结果具有一定的实际意义。
重复研究验证：
如果可能，可以进行重复研究来验证结果的稳定性和实际意义。多次重复得到相似的结果可以增加对结果实际意义的信心。
例如，在不同的研究地点或人群中进行相同的研究，如果得到一致的结果，那么说明结果更具有可靠性和实际意义。
四、进行后续分析
亚组分析：
对数据进行亚组分析，以了解结果在不同子群体中的表现。如果在某些特定亚组中结果具有更大的实际意义，可以进一步深入研究这些亚组的特点和需求。
例如，在研究某种药物的疗效时，可以根据患者的年龄、性别、病情严重程度等因素进行亚组分析，看是否在某些亚组中效果更显著。
成本效益分析：
对于一些涉及资源投入的研究，可以进行成本效益分析。考虑实施某种干预措施或决策的成本与收益，以判断结果的实际意义。
例如，在公共卫生领域，推广一种新的预防措施时，需要考虑实施该措施的成本与所带来的健康效益之间的关系，以确定是否具有实际应用价值。