以下情況適合使用非參數檢驗方法：
一、數據分布未知時
總體分布難以確定：
在一些情況下，我們不清楚數據的總體分布形式，或者總體分布非常復雜難以用常見的分布來描述。非參數檢驗不依賴于特定的總體分布假設，所以在這種情況下適用。
例如，在一些新興領域的研究中，數據的分布可能尚未被充分了解，此時使用非參數檢驗可以避免因錯誤假設總體分布而導致的錯誤結論。
小樣本且分布不明：
當樣本量較小，難以判斷總體分布是否為正態分布或其他特定分布時，非參數檢驗通常更為穩健。
例如，在一些初步的研究或者特殊情況下只能收集到少量樣本時，非參數檢驗可以提供較為可靠的結果。
二、數據不滿足參數檢驗假設時
數據嚴重偏態：
當數據呈現嚴重的偏態分布時，參數檢驗方法可能不再適用，因為它們通常假設數據服從正態分布或近似正態分布。非參數檢驗對偏態分布不敏感，可以有效地處理這類數據。
例如，某些收入分布、疾病潛伏期等數據往往呈現偏態分布，非參數檢驗可用于比較不同組之間的差異。
存在異常值：
數據中的異常值可能會對參數檢驗的結果產生很大影響，導致結果偏差。非參數檢驗基于數據的秩次等相對位置進行分析，對異常值不敏感。
例如，在一些實驗數據中，如果由于測量誤差或特殊情況出現了個別極大或極小的異常值，非參數檢驗可以更穩健地分析數據，避免異常值的干擾。
三、特定數據類型時
分類數據：
對于分類變量，如性別（男 / 女）、血型（A、B、AB、O）等，參數檢驗方法通常不適用。非參數檢驗中的卡方檢驗等方法可以用于分析分類數據之間的關聯性。
例如，研究不同性別與某種疾病的發生是否有關聯，可以使用卡方檢驗進行非參數分析。
有序數據：
當數據是有序變量時，如疾病的嚴重程度分為輕度、中度、重度等，參數檢驗方法也不太適用。非參數檢驗中的秩和檢驗等方法可以有效地處理有序數據，比較不同組之間的差異。
例如，比較不同治療方法對疾病嚴重程度的影響，可以使用秩和檢驗進行非參數分析。
四、探索性研究時
初步了解數據特征：
在探索性研究中，研究者對數據的分布和關系了解較少。非參數檢驗可以作為一種初步的分析方法，幫助研究者了解數據的大致特征和潛在的關系，為后續的深入研究提供方向。
例如，在對一個新的數據集進行分析時，可以先使用非參數檢驗方法來觀察變量之間的關系，發現一些潛在的趨勢和規律。
不明確研究假設：
當研究假設不明確或者需要廣泛探索數據時，非參數檢驗可以提供更靈活的分析手段。它不需要事先假設數據的具體分布和關系，可以在探索過程中逐漸發現數據的特點和規律。
例如，在一些社會科學研究中，可能沒有明確的研究假設，而是希望通過對數據的分析來發現新的問題和現象。非參數檢驗可以在這種情況下發揮重要作用。