秩和檢驗效能評估在不同樣本量下的準確性存在以下差異：
一、小樣本量情況下
準確性相對較低：
在小樣本量時，秩和檢驗效能評估的準確性往往較低。由于樣本量小，數據的代表性有限，抽樣誤差相對較大，這可能導致對總體參數的估計不夠準確，從而影響效能評估的準確性。
例如，在比較兩種治療方法對某種疾病的療效時，如果只有少量患者參與研究，那么基于這些小樣本數據進行的秩和檢驗效能評估可能無法準確反映實際情況。可能會出現實際存在差異但未能檢測出來的情況，或者錯誤地認為存在差異而實際上并不存在。
受異常值影響較大：
小樣本量對異常值更為敏感。一個或幾個異常值可能對秩和檢驗結果產生較大影響，進而影響效能評估的準確性。
例如，在一個只有十幾例樣本的研究中，如果出現一個極端異常值，可能會顯著改變數據的秩次分布，使得檢驗結果和效能評估出現偏差。
對效應量估計不準確：
小樣本量下對效應量的估計往往不夠準確。效應量是衡量兩組或多組數據差異大小的指標，準確估計效應量對于效能評估至關重要。但小樣本量時，由于數據波動較大，很難準確估計效應量，從而導致效能評估的誤差。
例如，在小樣本的生物學實驗中，可能由于樣本量小而無法準確判斷不同處理組之間的真實差異大小，進而影響對檢驗效能的評估。
二、中等樣本量情況下
準確性有所提高：
隨著樣本量的增加到中等水平，秩和檢驗效能評估的準確性也會相應提高。中等樣本量的數據能夠更好地代表總體，抽樣誤差相對減小，對總體參數的估計更加準確，從而提高了效能評估的準確性。
例如，在一項有幾十到上百個樣本的醫學研究中，秩和檢驗能夠更可靠地檢測出兩組治療方法之間的差異，效能評估也更接近實際情況。
對異常值的抗性增強：
與小樣本量相比，中等樣本量對異常值的抗性增強。雖然異常值仍然可能對結果產生一定影響，但由于樣本量較大，異常值的影響相對較小，不會像小樣本量時那樣顯著改變結果。
例如，在一個有幾十例樣本的研究中，即使出現個別異常值，也不太可能完全改變秩和檢驗的結果和效能評估的準確性。
效應量估計更可靠：
中等樣本量下對效應量的估計相對更可靠。數據的波動相對較小，能夠更準確地反映不同組之間的差異大小，從而為效能評估提供更準確的效應量估計。
例如，在中等樣本量的社會科學研究中，可以通過更穩定的數據分析來估計不同社會群體之間的差異程度，進而提高對檢驗效能的評估準確性。
三、大樣本量情況下
準確性較高：
在大樣本量時，秩和檢驗效能評估的準確性通常較高。大樣本量能夠非常好地代表總體，抽樣誤差極小，對總體參數的估計非常準確，從而使得效能評估也更加準確可靠。
例如，在大規模的流行病學調查中，涉及數千甚至數萬的樣本量，秩和檢驗能夠以很高的精度檢測出不同因素之間的差異，效能評估也能準確反映實際情況。
對異常值不敏感：
大樣本量對異常值幾乎不敏感。即使存在少量異常值，也不會對秩和檢驗結果和效能評估產生實質性影響。
例如，在一個擁有大量樣本的工業生產質量控制研究中，個別異常數據點不會改變整體的數據分析結果和效能評估結論。
效應量估計精確：
大樣本量下效應量的估計非常精確。可以通過大量的數據準確地確定不同組之間的差異大小，為效能評估提供極為準確的依據。
例如，在大樣本量的生物學研究中，可以精確地估計不同處理條件下生物指標的差異程度，從而進行高度準確的效能評估。