非參數檢驗的應用條件主要有以下幾點：
一、數據類型方面
總體分布未知：
當不清楚總體的分布形式時，非參數檢驗是一種合適的選擇。因為非參數檢驗不依賴于特定的總體分布假設，所以在總體分布難以確定的情況下，它可以有效地進行數據分析。
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。
數據不滿足參數檢驗假設：
如果數據不服從正態分布、方差不齊或存在極端值等情況，參數檢驗可能不再適用。而非參數檢驗對這些情況具有較強的穩健性，可以在數據不滿足參數檢驗假設時進行有效的分析。
例如，某些財務數據可能呈現嚴重偏態分布，或者實驗數據中存在個別極大或極小的異常值，這時非參數檢驗可以提供更可靠的結果。
分類數據和有序數據：
對于分類數據（如性別、血型等）和有序數據（如疾病嚴重程度分為輕度、中度、重度等），參數檢驗通常不適用。非參數檢驗中的卡方檢驗、秩和檢驗等方法可以有效地處理這些類型的數據。
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；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。
二、樣本量方面
小樣本：
在樣本量較小的情況下，非參數檢驗通常更為穩健。因為參數檢驗往往需要較大的樣本量才能滿足分布假設和保證檢驗效能，而在小樣本時，非參數檢驗可以提供較為可靠的結果。
例如，在一些初步研究或特殊情況下只能收集到少量樣本時，非參數檢驗是一種可行的分析方法。
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。
三、數據特征方面
對異常值不敏感：
非參數檢驗基于數據的秩次或相對位置進行分析，對異常值的影響相對較小。因此，在數據中存在異常值的情況下，非參數檢驗可以提供更穩定的結果。
例如，在一組實驗數據中，如果有個別數據因測量錯誤而明顯偏離其他數據，非參數檢驗可以更準確地評估數據的總體特征，避免因異常值而錯誤地判斷數據的分布和差異。
無需嚴格的獨立性假設：
雖然非參數檢驗也要求數據具有一定的獨立性，但相對于參數檢驗，它對獨立性的要求較為寬松。在一些實際問題中，數據可能存在一定的相關性，但非參數檢驗仍然可以在一定程度上進行有效的分析。
例如，在重復測量數據中，不同時間點的測量值可能存在相關性。非參數檢驗可以在這種情況下進行分析，而參數檢驗可能需要進行特殊的處理或假設檢驗才能適用。