在秩和检验效能评估方法中，置信区间的大小对结论的可靠性有重要影响，具体如下：
一、较窄置信区间对结论可靠性的积极影响
更精确的估计：
当置信区间较窄时，意味着对总体参数的估计更加精确。例如，在比较两种治疗方法的效果时，如果通过秩和检验得到的置信区间较窄，说明我们对两种治疗方法的真实差异有更准确的了解。
这使得我们能够更有把握地判断两种治疗方法之间的差异是否具有实际意义，从而提高结论的可靠性。
更强的证据支持：
窄的置信区间为结论提供了更强的证据支持。如果置信区间不包含零值（假设我们在进行差异比较），且区间较窄，那么我们可以更确定地认为两组之间存在显著差异。
例如，在研究不同环境因素对某一生物指标的影响时，窄的置信区间可以让我们更有信心地得出环境因素确实对该生物指标有影响的结论。
减少不确定性：
较窄的置信区间减少了结论的不确定性。在实际研究中，我们通常希望尽可能降低不确定性，以便做出更准确的决策。
例如，在医学研究中，如果一种新的治疗方法与传统治疗方法相比，其效果的置信区间较窄且明显偏向新治疗方法更好的方向，那么医生在决定是否采用新治疗方法时就会更有信心，结论的可靠性也更高。
二、较宽置信区间对结论可靠性的消极影响
估计的不精确性：
宽的置信区间表明对总体参数的估计不精确。这可能是由于样本量不足、数据变异性大或其他因素导致的。
例如，在比较多个实验组的某项指标时，如果置信区间很宽，我们就很难确定哪个实验组的效果更好，或者是否存在真正的差异。这使得结论的可靠性降低，因为我们无法准确地判断研究结果的实际意义。
较弱的证据支持：
宽的置信区间为结论提供的证据相对较弱。如果置信区间包含零值，即使我们可能观察到两组之间有一定的差异，但由于区间较宽，我们不能确定这种差异是否具有统计学意义。
例如，在社会科学研究中，比较不同教育政策对学生成绩的影响时，宽的置信区间可能使得我们无法确定哪种教育政策更有效，从而降低了结论的可靠性。
增加不确定性：
较宽的置信区间增加了结论的不确定性。在实际应用中，高不确定性可能导致决策的困难。
例如，在企业决策中，如果对两种市场策略的效果评估的置信区间很宽，企业管理者就难以确定哪种策略更值得投资，增加了决策的风险，降低了结论的可靠性。
综上所述，秩和检验效能评估方法中置信区间的大小直接影响结论的可靠性。较窄的置信区间通常提供更精确的估计、更强的证据支持和减少不确定性，从而提高结论的可靠性；而较宽的置信区间则可能导致估计的不精确性、较弱的证据支持和增加不确定性，降低结论的可靠性。