可以从以下几个方面提高秩和检验的效能评估结果的准确性：
一、数据方面
确保数据质量：
对数据进行仔细的清理和检查，去除异常值和错误数据。可以通过绘制数据的箱线图、直方图等图形来识别异常值，然后根据实际情况决定是否剔除或修正这些异常值。
例如，在医学研究中，如果某个患者的生理指标测量值明显偏离其他患者，需要检查该数据的准确性，可能是测量错误或患者的特殊情况导致的异常值。
增加样本量：
一般来说，样本量越大，秩和检验的效能越高。在实际研究中，如果条件允许，可以尽量增加样本量，以提高效能评估的准确性。
例如，在比较两种药物的疗效时，如果最初的样本量较小，得出的效能评估结果可能不太可靠。可以通过扩大研究范围、增加研究中心等方式增加样本量，重新进行秩和检验和效能评估。
合理选择数据分布：
虽然秩和检验对数据分布要求相对宽松，但了解数据的实际分布有助于更好地进行效能评估。如果数据近似服从正态分布，可以考虑先进行参数检验，若不满足参数检验条件再使用秩和检验。
例如，对一组数据进行正态性检验，如果数据接近正态分布，可以先尝试使用 t 检验进行分析，同时也进行秩和检验作为补充，比较两种方法的结果，以提高效能评估的准确性。
二、方法选择方面
选择合适的秩和检验方法：
根据研究问题的特点和数据类型，选择合适的秩和检验方法。例如，对于两个独立样本，可以使用 Wilcoxon 秩和检验；对于多个独立样本，可以使用 Kruskal-Wallis 检验；对于配对样本，可以使用 Wilcoxon 符号秩检验。
例如，在比较两种治疗方法对患者疼痛程度的影响时，如果是独立样本，可以选择 Wilcoxon 秩和检验；如果是同一患者在治疗前后的疼痛程度比较，可以选择 Wilcoxon 符号秩检验。
进行多重比较调整：
当进行多组比较时，需要进行多重比较调整，以控制犯第一类错误的概率。可以使用 Bonferroni 校正、Holm 校正等方法进行调整。
例如，在比较三种不同药物的疗效时，如果不进行多重比较调整，可能会因为多次比较而增加犯第一类错误的概率。使用 Bonferroni 校正等方法可以降低这种风险，提高效能评估的准确性。
结合其他方法进行验证：
可以结合其他统计方法或非统计方法对秩和检验的结果进行验证。例如，可以使用参数检验方法作为参考，或者结合机器学习方法、可视化方法等对数据进行分析，以提高效能评估的准确性。
例如，在分析一组数据时，可以同时使用秩和检验和 t 检验，如果两种方法的结果一致，可以增加对结果的信心。同时，可以使用数据可视化方法，如绘制箱线图、散点图等，直观地观察数据的分布和差异，辅助效能评估。
三、计算和分析方面
准确计算统计量：
在进行秩和检验时，要准确计算统计量，确保计算过程无误。可以使用统计软件或编程语言进行计算，并对结果进行反复检查。
例如，在使用 Wilcoxon 秩和检验时，要正确计算秩和、平均秩等统计量，根据统计量计算出对应的 P 值，判断两组数据是否存在显著差异。
合理设置显著性水平：
显著性水平的选择会影响效能评估的结果。一般来说，显著性水平越低，拒绝原假设的难度越大，效能越低。在实际应用中，要根据研究问题的实际情况合理设置显著性水平。
例如，在医学研究中，通常将显著性水平设置为 0.05，但对于一些重要的研究问题，可以适当降低显著性水平，如设置为 0.01，以提高检验的严格性，同时也需要考虑到效能的降低。
进行敏感性分析：
对关键参数进行敏感性分析，了解结果对这些参数的变化是否敏感。例如，可以改变样本量、显著性水平、数据分布等参数，重新进行秩和检验和效能评估，观察结果的变化情况。
例如，在研究某种药物的疗效时，可以分别在不同的样本量下进行秩和检验和效能评估，观察样本量对结果的影响。如果结果对样本量的变化比较敏感，说明需要更加谨慎地解释结果，并考虑增加样本量以提高准确性。