秩和检验效能评估方法的检验效能受以下因素影响：
一、样本特征
样本量：
一般来说，样本量越大，秩和检验的效能越高。较大的样本量可以使数据更能代表总体，减少抽样误差，从而更容易检测到实际存在的差异。
例如，在比较两种治疗方法的效果时，如果样本量很小，可能由于抽样误差而无法准确判断两种方法是否存在差异；而当样本量增大时，检验效能提高，更有可能检测出真正的差异。
数据分布：
虽然秩和检验对数据分布的要求相对较低，但数据的分布形态仍会对检验效能产生影响。当数据与秩和检验所适用的分布类型（如非正态分布、偏态分布等）更为接近时，检验效能相对较高。
例如，如果数据实际上是严重偏态分布，而使用秩和检验时，其效能可能会比数据近似正态分布时更高。因为在这种情况下，参数检验方法可能不适用，而秩和检验能更好地处理偏态数据。
二、效应大小
实际差异程度：
两组或多组数据之间的实际差异越大，秩和检验越容易检测到这种差异，检验效能也就越高。效应大小可以用多种方式衡量，如中位数之差、秩和差异等。
例如，比较两种药物对患者症状的改善程度，如果两种药物的效果差异很大，那么秩和检验很可能能够检测出这种差异，检验效能较高；如果差异很小，则检验效能可能较低。
差异的方向：
在某些情况下，差异的方向也可能影响检验效能。例如，如果预期的差异是单向的（如一组数据始终大于另一组数据），可能会比双向差异（数据大小关系不确定）时的检验效能更高。
比如在研究某种因素对生物生长的促进或抑制作用时，如果已知该因素只会促进生长，那么在进行秩和检验时，可能会比不知道差异方向时更容易检测到差异，从而检验效能更高。
三、显著性水平
α 值的选择：
显著性水平 α 通常设定为 0.05 或 0.01 等。α 值越小，意味着对差异的判断标准越严格，从而降低了犯第一类错误（错误地拒绝原假设）的概率，但同时也可能降低检验效能。
例如，当 α 从 0.05 降低到 0.01 时，需要更强的证据才能拒绝原假设，这可能导致在一些情况下原本能够检测到的差异现在无法被检测到，检验效能降低。
四、实验设计因素
分组方式：
合理的分组方式可以提高秩和检验的效能。如果分组能够使不同组之间的差异更加明显，那么检验效能就会提高。
例如，在研究不同剂量的药物对患者的疗效时，如果将剂量分为多个层次进行分组，可能会比只分为高剂量和低剂量两组更容易检测到剂量与疗效之间的关系，从而提高检验效能。
数据的独立性：
秩和检验要求数据是独立的。如果数据存在相关性（如重复测量数据），则需要使用特殊的秩和检验方法（如 Friedman 检验）。如果不考虑数据的相关性而直接使用普通秩和检验，可能会导致检验效能降低。
例如，在对同一组患者进行多次测量时，如果不考虑测量之间的相关性，直接使用两独立样本秩和检验，可能会得出错误的结论，检验效能也会受到影响。