確定秩和檢驗的樣本量是一個復雜的問題，通常可以考慮以下幾種方法：
一、基于經驗法則
一般情況下的經驗判斷：
在沒有特定計算方法的情況下，可以根據研究領域的經驗和類似研究的樣本量來初步確定秩和檢驗的樣本量。例如，在醫學研究中，對于一些常見疾病的治療效果比較，可能會參考以往類似研究的樣本量大小。
如果沒有類似研究可參考，可以先進行一個小規模的預試驗，以了解數據的變異性和效應大小，從而為確定正式研究的樣本量提供參考。
考慮研究的重要性和資源限制：
如果研究的結果對臨床實踐或決策具有重要影響，可能需要較大的樣本量以確保結果的可靠性。同時，也需要考慮研究的資源限制，包括時間、資金和人力等方面。
例如，在一項新藥研發的臨床試驗中，如果新藥的潛在效益巨大，那么可能需要投入更多的資源來招募足夠的患者進行秩和檢驗，以確定新藥的療效是否優于現有藥物。
二、基于效應大小和顯著性水平
確定效應大小：
效應大小是指研究中所關注的差異或關聯的程度。在秩和檢驗中，可以根據實際情況確定一個合理的效應大小。例如，比較兩種治療方法的效果時，可以將效應大小定義為兩組患者的療效評分的中位數之差。
效應大小的確定可以參考以往的研究、專家意見或通過預試驗來估計。
選擇顯著性水平：
顯著性水平通常設定為 0.05，表示在隨機情況下錯誤地拒絕原假設的概率。也可以根據研究的具體要求選擇其他的顯著性水平，如 0.01 或 0.1。
計算樣本量：
根據效應大小、顯著性水平和檢驗效能（通常設定為 0.8 或 0.9，表示在實際存在差異的情況下正確拒絕原假設的概率），可以使用專門的樣本量計算軟件或公式來計算秩和檢驗所需的樣本量。
例如，對于兩個獨立樣本的秩和檢驗，可以使用 Wilcoxon-Mann-Whitney 檢驗的樣本量計算公式。這些公式通常考慮了效應大小、顯著性水平、檢驗效能以及數據的分布特征等因素。
三、基于模擬方法
建立模型：
根據研究問題建立一個數據生成模型，包括數據的分布、效應大小和其他相關參數。可以使用計算機模擬來生成大量符合模型假設的數據集。
進行模擬實驗：
對于每個生成的數據集，進行秩和檢驗，并記錄檢驗結果（如是否拒絕原假設）。重復這個過程多次，例如 1000 次或更多。
確定樣本量：
根據模擬實驗的結果，確定在給定的顯著性水平和檢驗效能下所需的樣本量。例如，可以選擇使檢驗效能達到預設值的最小樣本量。
這種方法可以考慮到數據的復雜分布和實際情況，提供更準確的樣本量估計。但需要注意的是，模擬結果可能會受到模型假設和模擬參數的影響，因此需要進行敏感性分析以確保結果的可靠性。