在大樣本量下，秩和檢驗效能評估具有以下優勢：
一、準確性高
接近真實分布：
大樣本量使得數據更接近總體的真實分布。秩和檢驗不依賴特定的數據分布假設，但在大樣本情況下，樣本分布會趨近于總體分布，從而使檢驗結果更準確地反映總體特征。
例如，在比較兩種治療方法的效果時，大樣本量下的秩和檢驗能更準確地判斷兩種方法在總體中的差異情況。
減少抽樣誤差：
樣本量越大，抽樣誤差越小。大樣本量可以降低由于隨機抽樣帶來的不確定性，使得對總體參數的估計更加準確。
例如，在研究某種疾病的發病率時，大樣本量可以減少對發病率估計的誤差，提高秩和檢驗效能評估的準確性。
二、穩定性強
結果可重復性高：
大樣本量下，秩和檢驗的結果具有較高的穩定性和可重復性。多次重復進行檢驗，得到的結果較為一致，不會因為個別數據的波動而產生較大變化。
例如，在不同的研究中心進行相同的研究，使用大樣本量進行秩和檢驗，得到的結論相似，說明結果具有較高的可靠性。
對異常值不敏感：
即使存在少量異常值，大樣本量也能降低其對結果的影響。在秩和檢驗中，異常值主要通過影響數據的秩次來影響結果。但在大樣本情況下，異常值在總體中的比例相對較小，對秩次的影響有限。
例如，在大規模的醫學研究中，個別患者的異常數據不會對整體的秩和檢驗結果產生重大影響。
三、檢驗效能高
更容易檢測到小差異：
大樣本量提高了檢驗的效能，使得更容易檢測到實際存在的微小差異。對于秩和檢驗來說，即使兩組數據的差異較小，在大樣本情況下也有更高的概率被檢測出來。
例如，在比較兩種藥物的副作用發生率時，大樣本量可以提高檢測出微小差異的能力，從而為臨床決策提供更準確的依據。
降低犯錯誤的概率：
大樣本量可以降低犯第一類錯誤（錯誤地拒絕原假設）和第二類錯誤（錯誤地接受原假設）的概率。在秩和檢驗中，這意味著能夠更準確地判斷兩組或多組數據之間是否存在顯著差異。
例如，在進行假設檢驗時，大樣本量可以提供更有力的證據，減少誤判的可能性。
四、適用范圍廣
可用于復雜研究設計：
大樣本量使得秩和檢驗可以應用于更復雜的研究設計。例如，可以進行多組比較、分層分析、重復測量等復雜的統計分析，而不會因為樣本量不足而導致檢驗效能過低。
例如，在研究不同年齡段人群對某種藥物的反應時，可以使用大樣本量進行分層秩和檢驗，以更好地了解不同年齡段之間的差異。
可結合其他方法進行分析：
大樣本量為結合其他統計方法提供了可能。例如，可以與回歸分析、聚類分析等方法結合使用，進一步深入分析數據，提高研究的深度和廣度。
例如，在研究多個因素對某種疾病的影響時，可以先使用秩和檢驗篩選出重要的因素，然后再進行回歸分析，以確定因素之間的關系。