選擇合適的非參數檢驗方法可以從以下幾個方面考慮：
一、數據類型
分類數據：
如果數據是分類變量，例如性別（男 / 女）、血型（A、B、AB、O）等，可以考慮使用卡方檢驗。卡方檢驗用于檢驗兩個或多個分類變量之間的關聯性。
例如，研究不同治療方法與治療效果（治愈 / 未治愈）之間是否存在關聯。
有序數據：
當數據是有序變量時，如疾病嚴重程度（輕度、中度、重度）、滿意度（非常不滿意、不滿意、一般、滿意、非常滿意）等，可以采用秩和檢驗。
例如，比較不同年齡段人群對某一產品的滿意度是否有差異，可以使用秩和檢驗來分析。
定量數據但不滿足參數檢驗假設：
如果定量數據不服從正態分布、方差不齊或存在極端值，可以考慮使用非參數檢驗方法。例如，Wilcoxon 符號秩檢驗用于配對樣本數據，Mann-Whitney U 檢驗用于兩個獨立樣本數據，Kruskal-Wallis H 檢驗用于多個獨立樣本數據。
例如，某些財務數據可能呈現嚴重偏態分布，此時可以使用非參數檢驗方法來分析不同公司的財務指標差異。
二、實驗設計和研究問題
單樣本問題：
如果是檢驗單個樣本是否來自某個特定分布，可以使用符號檢驗或 Wilcoxon 符號秩檢驗。
例如，檢驗一組學生的考試成績是否來自正態分布。
兩樣本問題：
對于兩個獨立樣本的比較，可以使用 Mann-Whitney U 檢驗。如果是配對樣本，可以使用 Wilcoxon 符號秩檢驗。
例如，比較兩種藥物的療效，若數據是獨立樣本，則使用 Mann-Whitney U 檢驗；若數據是配對樣本（如同一患者在使用兩種藥物前后的療效比較），則使用 Wilcoxon 符號秩檢驗。
多個樣本問題：
當有多個獨立樣本需要比較時，可以使用 Kruskal-Wallis H 檢驗。如果是多個相關樣本（如重復測量數據），可以使用 Friedman 檢驗。
例如，比較三種不同教學方法對學生成績的影響，若數據是獨立樣本，則使用 Kruskal-Wallis H 檢驗；若數據是同一組學生在不同時間點的成績（重復測量數據），則使用 Friedman 檢驗。
三、樣本量大小
小樣本：
在樣本量較小的情況下，非參數檢驗方法通常更為穩健。例如，當樣本量小于 30 時，可以優先考慮非參數檢驗方法。
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。
大樣本：
雖然非參數檢驗在大樣本情況下也可以使用，但如果數據滿足參數檢驗假設，參數檢驗方法可能具有更高的檢驗效能。在大樣本情況下，可以同時考慮參數檢驗和非參數檢驗，以相互驗證結果的可靠性。
例如，當樣本量較大時，可以先進行參數檢驗，如果結果不顯著或者對數據分布存在疑慮，可以再進行非參數檢驗。
四、數據分布特征
總體分布未知：
如果不知道數據的總體分布形式，非參數檢驗方法是一個較好的選擇，因為它們不依賴于特定的總體分布假設。
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，非參數檢驗可以在這種情況下進行有效的數據分析。
數據偏態或有極端值：
當數據呈現嚴重偏態分布或者存在極端值時，非參數檢驗方法通常比參數檢驗方法更穩健。因為非參數檢驗方法基于數據的秩次等相對位置進行分析，對偏態分布和極端值不敏感。
例如，某些財務數據可能存在極端值，此時使用非參數檢驗方法可以避免極端值對結果的影響。