秩和检验的检验效能和样本量之间存在密切关系。
一、样本量对检验效能的积极影响
提高检测差异的能力：
随着样本量的增加，秩和检验的检验效能通常会提高。这意味着在相同的显著性水平下，更大的样本量能够更准确地检测出实际存在的差异。
例如，比较两种治疗方法的效果，当样本量较小时，秩和检验可能难以发现两组之间的细微差异。但随着样本量的增加，即使是较小的差异也更有可能被检测出来。
稳定结果：
较大的样本量可以使秩和检验的结果更加稳定。在小样本情况下，由于随机性的影响，检验结果可能波动较大，P 值可能不稳定。而增加样本量可以减少这种随机性，使结果更加可靠。
例如，在一项医学研究中，对于小样本的患者群体进行秩和检验，可能会出现不同批次实验结果不一致的情况。但当样本量增大时，结果会更加稳定，更能反映真实的治疗效果差异。
接近正态分布：
当样本量足够大时，秩和检验的统计量近似服从正态分布。这使得在大样本情况下，可以使用基于正态分布的近似方法来计算检验统计量和 P 值，进一步提高检验效能。
例如，在进行多个独立样本的秩和检验（如 Kruskal-Wallis 检验）时，当样本量较大时，可以使用近似的正态分布方法进行计算，从而更准确地判断多个组之间是否存在差异。
二、样本量不足对检验效能的负面影响
降低检测差异的能力：
当样本量较小时，秩和检验的检验效能会降低。这意味着即使存在实际的差异，也可能难以通过秩和检验检测出来。
例如，在比较两种罕见疾病的治疗方法时，由于患者数量较少，样本量小，秩和检验可能无法有效地检测出两种治疗方法之间的差异。
结果不稳定：
小样本量会导致秩和检验的结果不稳定，P 值可能受到随机因素的较大影响。这使得在小样本情况下，得出的结论可能不可靠。
例如，在一项小型的实验研究中，重复进行秩和检验可能会得到不同的结果，因为小样本的随机性较大。
难以满足渐近假设：
一些秩和检验方法基于大样本理论的渐近假设。当样本量较小时，这些假设可能不成立，从而影响检验的准确性和效能。
例如，在使用某些秩和检验的近似方法时，如果样本量不足，可能会导致近似结果不准确，影响检验效能。