選擇合適的非參數檢驗方法可以從以下幾個方面考慮：
一、根據數據類型選擇
定性數據：
如果數據是分類變量，通常可以選擇卡方檢驗。例如，研究不同性別（男、女）的人群對某種產品的偏好（喜歡、不喜歡、無所謂），就可以使用卡方檢驗來判斷性別與產品偏好之間是否存在關聯。
對于配對的分類數據，可以考慮使用 McNemar 檢驗。比如，在治療前后對患者的病情進行分類評估，比較治療前后病情的變化情況。
定量數據：
當數據是定量數據但不滿足參數檢驗的假設條件（如正態分布、方差齊性等）時，可以考慮使用秩和檢驗。
如果是兩組獨立樣本，可以使用 Wilcoxon 秩和檢驗（也稱為 Mann-Whitney U 檢驗）。例如，比較兩種不同藥物的治療效果，測量患者的康復時間，由于數據可能不服從正態分布，選擇 Wilcoxon 秩和檢驗。
對于多組獨立樣本，可以使用 Kruskal-Wallis 檢驗。比如，比較三種不同教學方法對學生成績的影響，成績數據不呈正態分布，使用 Kruskal-Wallis 檢驗來判斷三種教學方法的效果是否有差異。
二、根據樣本特征選擇
小樣本：
在小樣本情況下，非參數檢驗通常更為合適，因為參數檢驗在小樣本時可能效力不足。
對于小樣本的兩組獨立樣本，可以優先考慮 Wilcoxon 秩和檢驗。如果是配對小樣本，可以使用符號檢驗或 Wilcoxon 符號秩檢驗。例如，在一項小型醫學實驗中，只有十幾名患者參與，比較兩種治療方法的效果，使用 Wilcoxon 秩和檢驗更為可靠。
存在異常值：
當數據中存在異常值時，非參數檢驗對異常值不敏感的特點使其更適合。
例如，在一組財務數據中，可能存在個別極大或極小的異常值，此時使用秩和檢驗等非參數方法可以減少異常值對結果的影響。
三、根據研究目的選擇
探索性分析：
在探索性數據分析階段，希望對數據的分布和關系有一個初步的了解，可以選擇較為簡單、直觀的非參數檢驗方法。
例如，使用卡方檢驗初步判斷兩個分類變量之間是否可能存在關聯，或者使用秩和檢驗觀察兩組數據的大致差異，為后續深入研究提供方向。
假設檢驗：
如果有明確的假設需要進行檢驗，根據假設的具體內容選擇合適的非參數檢驗方法。
比如，假設要檢驗三個不同地區的居民收入是否有差異，由于收入數據可能不服從正態分布，選擇 Kruskal-Wallis 檢驗來檢驗這個假設。
四、考慮計算復雜度和可解釋性
計算復雜度：
一些非參數檢驗方法計算相對簡單，適合在計算資源有限或需要快速得到結果的情況下使用。
例如，符號檢驗的計算非常簡單，只需要比較數據對的大小關系并計數正負號的數量。而 Kruskal-Wallis 檢驗的計算相對復雜一些，但在大多數統計軟件中都可以方便地實現。
可解釋性：
選擇容易解釋結果的非參數檢驗方法，以便更好地向非專業人士傳達分析結果。
卡方檢驗的結果可以通過比較觀察頻數和期望頻數的差異來解釋，比較直觀易懂。秩和檢驗的結果可以通過比較樣本的秩次來解釋，也具有一定的可解釋性。