秩和檢驗的檢驗效能相對參數檢驗來說通常較低，但在特定情況下也有其優勢。
一、影響秩和檢驗檢驗效能的因素
總體分布符合參數檢驗假設的程度
當總體分布符合參數檢驗假設（如正態分布、方差齊性等）時，參數檢驗通常比秩和檢驗具有更高的檢驗效能。這是因為參數檢驗充分利用了總體分布的參數信息，如均值和方差等，能夠更靈敏地檢測出實際存在的差異。
例如，在比較兩個正態分布總體的均值差異時，t 檢驗通常比 Wilcoxon 秩和檢驗更能靈敏地檢測出差異。但如果總體分布嚴重偏離正態分布，參數檢驗的效能會大幅下降，而秩和檢驗的效能相對較為穩定。
樣本量大小
一般來說，樣本量越大，秩和檢驗的檢驗效能越高。隨著樣本量的增加，秩和檢驗能夠更準確地估計總體分布的特征，從而提高檢測差異的能力。
例如，在進行 Kruskal-Wallis 檢驗（一種多組獨立樣本的秩和檢驗）時，如果樣本量較小，可能會導致檢驗的 P 值不穩定，即使實際存在差異，也可能難以得出顯著的結果。而在樣本量較大時，秩和檢驗的結果會更加穩定，更有可能檢測到實際存在的差異。
差異的大小
對于給定的樣本量和總體分布，差異越大，秩和檢驗的檢驗效能越高。當實際存在的差異較小時，秩和檢驗可能難以檢測到這種差異，而需要較大的樣本量才能達到一定的檢驗效能。
例如，比較兩種治療方法對患者癥狀的改善程度，如果兩種方法的效果差異很小，秩和檢驗可能無法檢測出這種差異。但如果差異較大，秩和檢驗更有可能得出顯著的結果。
二、秩和檢驗在不同情況下的檢驗效能表現
數據不滿足參數檢驗假設時
當數據不服從正態分布、方差不齊或總體分布未知時，秩和檢驗的檢驗效能相對較為穩定。雖然可能不如參數檢驗在滿足假設條件下的效能高，但仍然能夠提供一定的檢測能力，避免了因錯誤使用參數檢驗而導致的錯誤結論。
例如，在一些社會經濟數據、生物醫學數據中，由于數據的分布形態難以確定，使用秩和檢驗可以在不依賴特定分布假設的情況下進行分析，其檢驗效能在這種情況下可能比錯誤使用參數檢驗更高。
小樣本數據時
在小樣本情況下，秩和檢驗相對參數檢驗更為穩健。雖然檢驗效能可能會降低，但由于參數檢驗在小樣本時的效力也會受到很大影響，且對分布假設的敏感性更高，所以秩和檢驗在小樣本時可能是更好的選擇。
例如，在一項小型醫學實驗中，只有十幾名患者參與，比較兩種藥物的療效。由于樣本量小且數據可能不滿足正態分布，使用秩和檢驗可以在有限的樣本中提供相對可靠的結果，其檢驗效能在小樣本時可能與參數檢驗相當或更高。
存在異常值時
當數據中存在異常值時，秩和檢驗對異常值不敏感的特點使其檢驗效能相對較為穩定。而參數檢驗可能會受到異常值的嚴重影響，導致檢驗效能大幅下降。
例如，在財務數據分析中，可能會出現個別極大或極小的異常值。如果使用參數檢驗，這些異常值可能會對結果產生很大影響，降低檢驗效能。而采用秩和檢驗方法，可以減少異常值對分析結果的干擾，保持相對穩定的檢驗效能。