秩和检验的检验效能相对参数检验来说通常较低，但在特定情况下也有其优势。
一、影响秩和检验检验效能的因素
总体分布符合参数检验假设的程度
当总体分布符合参数检验假设（如正态分布、方差齐性等）时，参数检验通常比秩和检验具有更高的检验效能。这是因为参数检验充分利用了总体分布的参数信息，如均值和方差等，能够更灵敏地检测出实际存在的差异。
例如，在比较两个正态分布总体的均值差异时，t 检验通常比 Wilcoxon 秩和检验更能灵敏地检测出差异。但如果总体分布严重偏离正态分布，参数检验的效能会大幅下降，而秩和检验的效能相对较为稳定。
样本量大小
一般来说，样本量越大，秩和检验的检验效能越高。随着样本量的增加，秩和检验能够更准确地估计总体分布的特征，从而提高检测差异的能力。
例如，在进行 Kruskal-Wallis 检验（一种多组独立样本的秩和检验）时，如果样本量较小，可能会导致检验的 P 值不稳定，即使实际存在差异，也可能难以得出显著的结果。而在样本量较大时，秩和检验的结果会更加稳定，更有可能检测到实际存在的差异。
差异的大小
对于给定的样本量和总体分布，差异越大，秩和检验的检验效能越高。当实际存在的差异较小时，秩和检验可能难以检测到这种差异，而需要较大的样本量才能达到一定的检验效能。
例如，比较两种治疗方法对患者症状的改善程度，如果两种方法的效果差异很小，秩和检验可能无法检测出这种差异。但如果差异较大，秩和检验更有可能得出显著的结果。
二、秩和检验在不同情况下的检验效能表现
数据不满足参数检验假设时
当数据不服从正态分布、方差不齐或总体分布未知时，秩和检验的检验效能相对较为稳定。虽然可能不如参数检验在满足假设条件下的效能高，但仍然能够提供一定的检测能力，避免了因错误使用参数检验而导致的错误结论。
例如，在一些社会经济数据、生物医学数据中，由于数据的分布形态难以确定，使用秩和检验可以在不依赖特定分布假设的情况下进行分析，其检验效能在这种情况下可能比错误使用参数检验更高。
小样本数据时
在小样本情况下，秩和检验相对参数检验更为稳健。虽然检验效能可能会降低，但由于参数检验在小样本时的效力也会受到很大影响，且对分布假设的敏感性更高，所以秩和检验在小样本时可能是更好的选择。
例如，在一项小型医学实验中，只有十几名患者参与，比较两种药物的疗效。由于样本量小且数据可能不满足正态分布，使用秩和检验可以在有限的样本中提供相对可靠的结果，其检验效能在小样本时可能与参数检验相当或更高。
存在异常值时
当数据中存在异常值时，秩和检验对异常值不敏感的特点使其检验效能相对较为稳定。而参数检验可能会受到异常值的严重影响，导致检验效能大幅下降。
例如，在财务数据分析中，可能会出现个别极大或极小的异常值。如果使用参数检验，这些异常值可能会对结果产生很大影响，降低检验效能。而采用秩和检验方法，可以减少异常值对分析结果的干扰，保持相对稳定的检验效能。