确定秩和检验的样本量是一个复杂的问题，通常可以考虑以下几种方法：
一、基于经验法则
一般情况下的经验判断：
在没有特定计算方法的情况下，可以根据研究领域的经验和类似研究的样本量来初步确定秩和检验的样本量。例如，在医学研究中，对于一些常见疾病的治疗效果比较，可能会参考以往类似研究的样本量大小。
如果没有类似研究可参考，可以先进行一个小规模的预试验，以了解数据的变异性和效应大小，从而为确定正式研究的样本量提供参考。
考虑研究的重要性和资源限制：
如果研究的结果对临床实践或决策具有重要影响，可能需要较大的样本量以确保结果的可靠性。同时，也需要考虑研究的资源限制，包括时间、资金和人力等方面。
例如，在一项新药研发的临床试验中，如果新药的潜在效益巨大，那么可能需要投入更多的资源来招募足够的患者进行秩和检验，以确定新药的疗效是否优于现有药物。
二、基于效应大小和显著性水平
确定效应大小：
效应大小是指研究中所关注的差异或关联的程度。在秩和检验中，可以根据实际情况确定一个合理的效应大小。例如，比较两种治疗方法的效果时，可以将效应大小定义为两组患者的疗效评分的中位数之差。
效应大小的确定可以参考以往的研究、专家意见或通过预试验来估计。
选择显著性水平：
显著性水平通常设定为 0.05，表示在随机情况下错误地拒绝原假设的概率。也可以根据研究的具体要求选择其他的显著性水平，如 0.01 或 0.1。
计算样本量：
根据效应大小、显著性水平和检验效能（通常设定为 0.8 或 0.9，表示在实际存在差异的情况下正确拒绝原假设的概率），可以使用专门的样本量计算软件或公式来计算秩和检验所需的样本量。
例如，对于两个独立样本的秩和检验，可以使用 Wilcoxon-Mann-Whitney 检验的样本量计算公式。这些公式通常考虑了效应大小、显著性水平、检验效能以及数据的分布特征等因素。
三、基于模拟方法
建立模型：
根据研究问题建立一个数据生成模型，包括数据的分布、效应大小和其他相关参数。可以使用计算机模拟来生成大量符合模型假设的数据集。
进行模拟实验：
对于每个生成的数据集，进行秩和检验，并记录检验结果（如是否拒绝原假设）。重复这个过程多次，例如 1000 次或更多。
确定样本量：
根据模拟实验的结果，确定在给定的显著性水平和检验效能下所需的样本量。例如，可以选择使检验效能达到预设值的最小样本量。
这种方法可以考虑到数据的复杂分布和实际情况，提供更准确的样本量估计。但需要注意的是，模拟结果可能会受到模型假设和模拟参数的影响，因此需要进行敏感性分析以确保结果的可靠性。