秩和检验效能评估方法的效能受以下因素影响：
一、样本量
样本量大小：
一般来说，样本量越大，秩和检验的效能越高。这是因为随着样本量的增加，样本能够更好地代表总体，从而提高了检测出总体差异的能力。
例如，在比较两种治疗方法的效果时，如果样本量较小，可能无法准确检测出两种方法之间的细微差异；而当样本量增大时，即使是较小的差异也更有可能被检测出来。
样本量比例：
在两组比较的秩和检验中，两组样本量的比例也会影响效能。当两组样本量相近时，效能相对较高；而当两组样本量差异较大时，效能可能会降低。
例如，在一项研究中，如果一组样本量远大于另一组，那么对于检测两组之间的差异，秩和检验的效能可能会受到影响。
二、效应大小
实际差异程度：
效应大小反映了两组数据之间的实际差异程度。效应大小越大，秩和检验的效能越高。
例如，如果两种治疗方法的效果差异很大，那么秩和检验更容易检测出这种差异，效能就会较高；反之，如果差异很小，效能则会降低。
测量指标的选择：
不同的测量指标可能会导致不同的效应大小，从而影响秩和检验的效能。选择能够准确反映研究问题的测量指标，可以提高效能。
例如，在研究某种疾病的治疗效果时，选择与疾病严重程度密切相关的指标进行测量，可能会得到较大的效应大小，从而提高秩和检验的效能。
三、总体分布
偏离正态分布的程度：
秩和检验对总体分布的要求相对较低，适用于非正态分布的数据。然而，如果总体分布严重偏离正态分布，可能会影响秩和检验的效能。
例如，当数据呈现严重的偏态分布或有大量异常值时，秩和检验的效能可能会降低。在这种情况下，可以考虑对数据进行适当的变换，以使其更接近正态分布，从而提高秩和检验的效能。
分布的形状：
总体分布的形状也会对秩和检验的效能产生影响。不同的分布形状可能导致不同的检验结果和效能。
例如，对于对称分布和偏态分布的数据，秩和检验的效能可能会有所不同。在实际应用中，需要根据数据的分布特点选择合适的统计方法，以提高效能。
四、显著性水平
α 值的选择：
显著性水平 α 决定了拒绝原假设的标准。通常情况下，α 值越小，拒绝原假设的标准越高，秩和检验的效能越低。
例如，如果选择 α = 0.01，那么相比于 α = 0.05，需要更强的证据才能拒绝原假设，因此秩和检验的效能可能会降低。在实际应用中，需要根据研究目的和实际情况合理选择显著性水平。
错误类型的控制：
显著性水平的选择还涉及到对第一类错误（即错误地拒绝了原假设）和第二类错误（即错误地接受了原假设）的控制。降低 α 值可以减少第一类错误的概率，但同时可能会增加第二类错误的概率，从而降低秩和检验的效能。
例如，在药物研发中，如果过于严格地控制第一类错误，可能会导致一些有效的药物被错误地认为无效，从而降低了秩和检验的效能。因此，需要在控制两类错误之间进行权衡，以提高效能。