秩和檢驗和卡方檢驗的適用條件有以下區別：
一、數據類型
秩和檢驗：
對于定量數據，當數據不服從正態分布、方差不齊等情況下，可使用秩和檢驗。例如，一些社會經濟數據、生物醫學數據可能呈現偏態分布，此時秩和檢驗是合適的選擇。
對于有序數據，如病情嚴重程度分為輕度、中度、重度等，秩和檢驗能有效地比較不同組之間的差異。
主要適用于定量數據（但分布未知或不滿足參數檢驗假設）和有序數據。
卡方檢驗：
數據以類別形式呈現，例如性別分為男和女、疾病結果分為患病和未患病等。可以檢驗兩個或多個分類變量之間的關聯性。
適用于分類數據。
二、研究目的
秩和檢驗：
主要用于比較兩個或多個獨立樣本或配對樣本的分布是否相同。側重于考察數據的順序或等級關系。
例如，比較不同治療方法下患者的康復時間分布情況，或者比較不同病情嚴重程度在不同治療組中的分布差異。
卡方檢驗：
主要用于檢驗分類變量之間的關聯性，即判斷兩個或多個分類變量是否相互獨立。
例如，檢驗性別與某種疾病的患病情況是否有關聯，或者不同治療方法與治療效果（分為治愈、好轉、無效等類別）之間是否存在關聯。
三、假設條件
秩和檢驗：
對數據的總體分布沒有嚴格要求，不依賴特定的分布假設。但通常要求樣本是獨立抽取的。
例如，對于配對樣本的秩和檢驗，要求配對數據之間存在關聯性，且差值總體具有對稱性假設。
卡方檢驗：
通常假設觀測值是獨立的，并且要求每個單元格中的期望頻數不能太小。
例如，在進行列聯表卡方檢驗時，如果某些單元格的期望頻數小于 5，可能需要采用校正的卡方檢驗方法或 Fisher 精確檢驗。