在秩和检验效能评估方法中，可以通过以下几种方式确定检验的功效水平：
一、理论推导
基于统计分布：
对于一些常见的秩和检验，如 Wilcoxon 秩和检验和 Kruskal-Wallis 检验，可以根据其统计量的分布特性进行理论推导来近似计算功效。
例如，在大样本情况下，可以利用中心极限定理等理论来推导检验统计量的渐近分布，从而计算功效。但这种方法通常需要满足一定的条件，且计算过程可能较为复杂。
功效公式：
对于特定的检验问题，可以根据已有的功效公式来计算。这些公式通常涉及样本量、效应大小、显著性水平等参数。
例如，对于两独立样本 Wilcoxon 秩和检验，可以使用一些近似的功效公式，其中效应大小可以用两组数据的中位数之差来衡量。
二、模拟方法
蒙特卡洛模拟：
确定总体分布、样本量、效应大小等参数。
从设定的总体分布中随机生成大量的模拟数据集。
对每个模拟数据集进行秩和检验，记录是否拒绝原假设。
计算拒绝原假设的次数占总模拟次数的比例，作为功效的估计值。
这是一种常用的确定功效水平的方法。通过模拟大量符合特定假设的数据，对每个模拟数据集进行秩和检验，统计正确拒绝原假设的次数占总模拟次数的比例，即为检验的功效估计值。
具体步骤如下：
重复抽样：
可以从实际数据中进行重复抽样来估计功效。例如，从一个已知存在差异的数据集（如两组不同治疗方法下的患者数据）中进行有放回的抽样，得到多个新的样本集，对每个样本集进行秩和检验，统计拒绝原假设的比例来估计功效。
这种方法可以更接近实际情况，但需要有合适的实际数据集可用。
三、参考已有研究和经验
查阅文献：
查阅相关领域的已有研究，了解类似问题中使用秩和检验的功效水平。可以参考他们的方法和结果，为自己的研究提供参考。
例如，在医学研究中，可以查看相同疾病领域的文献，了解其他研究者在比较不同治疗方法时秩和检验的功效情况。
咨询专家：
如果对确定功效水平不确定，可以咨询统计专家或有经验的研究者。他们可以根据你的研究问题和数据特征，提供关于功效水平的建议和估计。
例如，可以向学校或研究机构的统计学家咨询，或者参加相关的学术研讨会和培训课程，与其他研究者交流经验，获取关于功效水平的信息。