秩和检验效能评估中样本量和检验效能的关系受到以下一些因素的影响：
一、数据特征因素
数据分布形态：
如果数据接近正态分布，在一定样本量下，参数检验可能具有较高的效能，此时秩和检验的效能相对较低。随着样本量的增加，秩和检验效能逐渐提高，但可能仍不及参数检验在大样本下对正态分布数据的效能。
若数据严重偏态或分布未知，秩和检验在较小样本量时就可能表现出较好的效能，且随着样本量增加，效能提升更为明显。
效应大小：
当实际效应较大时，较小的样本量可能就足以获得较高的检验效能。例如，两组数据的差异非常明显，即使样本量不是很大，秩和检验也有较大概率检测出这种差异，从而具有较高的效能。
若效应较小，就需要较大的样本量才能使秩和检验达到较高的效能。因为小的效应在小样本中较难被检测出来。
数据的变异性：
数据的变异程度越大，在相同样本量下，检验效能越低。因为较大的变异会使组间差异更难被识别。为了达到一定的检验效能，就需要增加样本量来降低变异的影响。
例如，在比较两种药物的疗效时，如果患者对药物的反应差异很大，就需要更多的患者样本才能确定两种药物是否存在显著差异。
二、研究设计因素
实验设计类型：
对于两独立样本的设计，样本量和检验效能的关系相对较为直接。随着样本量的增加，检验效能通常会提高。
在配对设计中，由于配对样本之间存在一定的相关性，相同样本量下可能比独立样本设计具有更高的检验效能。但在确定样本量时，需要考虑配对的有效性和配对样本的获取难度。
多组比较：
当进行多组比较时，如三组或以上的秩和检验（如 Kruskal-Wallis 检验），为了达到与两组比较相同的检验效能，通常需要更大的样本量。这是因为多组比较增加了检验的复杂性和误差的可能性。
重复测量设计：
在重复测量实验中，同一受试者在不同时间点或不同条件下进行多次测量。这种设计可以减少个体间差异的影响，提高检验效能。但在确定样本量时，需要考虑重复测量的次数和相关性。
三、显著性水平因素
显著性水平的选择：
通常显著性水平 α 设定为 0.05 或 0.01 等。较低的显著性水平意味着更严格的检验标准，为了达到相同的检验效能，需要更大的样本量。
例如，当 α 从 0.05 降低到 0.01 时，拒绝原假设的难度增加，需要更多的证据才能得出差异显著的结论，因此需要更大的样本量来保证检验效能。
单侧检验与双侧检验：
单侧检验在假设方向明确时使用，双侧检验在假设方向不明确时使用。在其他条件相同的情况下，单侧检验所需的样本量比双侧检验小。
因为单侧检验只关注一个方向的差异，而双侧检验需要同时考虑两个方向的差异，所以单侧检验更容易达到较高的检验效能。
四、实际操作因素
资源限制：
样本量的增加通常需要更多的时间、资金和人力投入。在实际研究中，资源的有限性可能会限制样本量的增加，从而影响检验效能。
例如，医学研究中招募大量患者可能面临资金和时间的压力，生物学研究中获取大量样本可能受到样本来源和实验条件的限制。
数据收集难度：
某些情况下，收集大量样本可能非常困难或不实际。例如，研究罕见疾病时，患者数量有限；进行长期随访研究时，患者的失访率可能较高。这些因素都会影响样本量的确定和检验效能的实现。