我浏览了很多网上可用的文献，包括这个论坛，没有任何运气，希望有人能帮助我解决我目前面临的统计问题：
我有 5 个排名数据列表，每个列表包含 10 个项目，从第 1 位（最佳）到第 10 位（最差）排名。出于上下文的考虑，每个列表中的 10 个项目都是相同的，但由于用于确定其排名的技术不同，因此排名顺序不同。
示例数据：
List 1 List 2 List 3 ... etc
Item 1 Ranked 1 Ranked 2 Ranked 1
Item 2 Ranked 3 Ranked 1 Ranked 2
Item 3 Ranked 2 Ranked 3 Ranked 3
... etc
我正在寻找一种解释和分析上述数据的方法，以便我得到一个最终结果，显示基于每个测试及其位置的每个项目的总体排名，例如
Result
Rank 1 = Item 1
Rank 2 = Item 3
Rank 3 = Item 4
... etc
到目前为止，我已经尝试通过执行 Pearson 的相关性、Spearman 的相关性、Kendall Tau 的 B 和弗里德曼测试来解释这些信息。然而，我发现，这些结果通常与我的列表配对（即比较列表 1 与列表 2，然后将列表 1 与列表 3 进行比较……等等），或者产生了诸如卡方、P 值等关于整体的结果数据。
有谁知道我如何以统计学上合理的方法（在研究生/博士适用水平）解释这些数据，以便我可以理解总体排名，表明列表中每个项目在 5 次测试中的重要性？或者，如果我可以研究另一种类型的技术或统计测试，我将不胜感激任何提示或指导。
（可能还值得注意的是，我还执行了更简单的数学技术，例如求和、平均、最小 - 最大测试等，但在这个级别上，我觉得这些在统计上不够重要）。
任何帮助或建议将不胜感激，感谢您的宝贵时间。