秩和检验效能评估方法主要是用于评估秩和检验在特定条件下正确检测出差异的能力。以下是关于秩和检验效能评估方法的一些介绍：
一、模拟研究法
建立数据模型：
根据实际问题设定数据生成模型，确定总体分布类型、参数取值、样本量大小以及处理效应等。例如，可以假设总体为偏态分布，设定不同的均值和标准差，同时确定两组数据之间的差异程度。
考虑多种分布情况和不同的参数组合，以更全面地评估秩和检验的效能。
生成模拟数据：
使用计算机程序根据设定的模型生成大量的模拟数据集。例如，可以生成 1000 组或更多的样本数据，每组数据包含两个独立样本或多个样本，样本量可以根据实际研究情况进行设定。
确保模拟数据的随机性和独立性，以反映真实数据的特征。
进行秩和检验：
对每个模拟数据集进行秩和检验，记录检验结果，如是否拒绝原假设（即是否检测到差异）。例如，使用 Wilcoxon 秩和检验或 Kruskal-Wallis 检验，根据计算得到的统计量和对应的 P 值判断是否拒绝原假设。
可以重复进行多次检验，以获得更稳定的结果。
评估效能：
根据多次模拟的结果，计算秩和检验在特定条件下的效能。效能通常定义为在给定的显著性水平下，正确拒绝原假设的比例。例如，如果在 1000 次模拟中，有 800 次正确拒绝了原假设，那么该秩和检验的效能就是 800/1000 = 0.8。
分析不同参数对效能的影响，如样本量、处理效应大小、分布类型等。
二、理论推导法
基于渐近分布：
对于一些常见的秩和检验方法，如 Wilcoxon 秩和检验和 Kruskal-Wallis 检验，在大样本情况下可以利用渐近分布理论来近似计算检验效能。例如，根据中心极限定理，当样本量足够大时，秩和检验统计量近似服从正态分布，可以通过推导得到在给定参数条件下的检验效能表达式。
这种方法需要对统计理论有深入的理解，并且在实际应用中需要满足大样本条件。
利用已有公式：
对于某些特定的情况，可以利用已有的统计公式来估算秩和检验的效能。例如，在配对设计的 Wilcoxon 符号秩检验中，可以根据样本量、差值的分布特征等参数，利用相关的效能计算公式进行估算。
已有公式通常是在特定的条件下推导出来的，适用范围有限，需要根据实际情况进行选择。
三、实际数据验证法
回顾性研究：
利用已有的实际数据集进行分析，这些数据集应具有已知的差异或处理效应。例如，在医学研究中，可以使用已有的临床数据，其中不同治疗组的疗效差异是已知的或者经过长期观察确定的。
通过对实际数据进行秩和检验，评估检验结果与已知差异的符合程度，从而间接评估秩和检验的效能。
分割样本法：
将一个较大的实际数据集随机分成两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集。在训练集上进行秩和检验，确定检验方法和参数，然后在测试集上验证检验的效能。例如，将一组患者的医疗数据随机分成两部分，先在一部分数据上确定合适的秩和检验方法和显著性水平，然后用另一部分数据来评估该方法的效能。
这种方法可以减少数据的偏差，提高效能评估的准确性。
比较不同方法：
将秩和检验与其他已知效能的方法进行比较，通过实际数据的分析来评估秩和检验的相对效能。例如，将秩和检验与参数检验方法（如 t 检验或方差分析）在同一组实际数据上进行比较，观察在不同条件下两种方法的表现，从而评估秩和检验的效能。
比较不同方法可以帮助研究者选择更合适的统计检验方法。