多因素样本比较中的一般非参数Behrens-Fisher问题在统计研究中经常遇到。由于多因素样本受到多个因素的作用和影响,样本观测值由多个指标所决定。对于一般非参数Behrens-Fisher问题,既要解决样本在比较过程中所带来的困难,又要样本在比较过程中解决方差未知所带来的困难。所以多因素样本比较难以解决并得出有效的统计结论。对于一般非参数Behrens-Fisher问题,经常采用的方法有O’Brien(1984)提出的秩和检验法和Huang et al(2005)对奥布莱恩秩和检验统计量进行改进后的秩和检验法。本文针对多因素样本比较的四种检验统计量的基本性质进行模拟研究,尝试对奥布莱恩提出的非参数秩和检验统计量进行了两种改进,改进后的两种新的检验统计量分别与奥布莱恩的秩和检验统计量以及Huang等对奥布莱恩秩和检验统计量进行改进后的检验统计量进行比较。在模拟试验中,本文设置总体为二元正态分布总体,使用Monte Carlo模拟方法,通过大量模拟,产生大量的随机数,并从不同总体中独立地抽取两组样本,分别利用各种检验方法进行检验。估计出这四个检验统计量的统计性质、检验功效、第一类犯错误率,对它们的模拟结果进行比较和分析,并对检验结果进行评价,以此研究这三个检验统计量进行多因素样本比较的效果。模拟结果表明,本文改进后的两个检验统计量在样本量很小的情况下,也近似服从于正态分布,功效明显大于奥布莱恩以及Huang等的检验统计量的功效,且犯第1类错误的概率与奥布莱恩以及Huang等的检验统计量控制在相同的水平上。并且相比之下,本文的检验统计量的构造比Huang的检验统计量简单,更容易计算。