非參數檢驗的適用條件主要有以下幾個方面：
一、數據類型方面
定性數據：
當數據為分類變量時，非參數檢驗非常適用。例如，在市場調研中，分析消費者對不同品牌的偏好，將品牌偏好分為幾個類別，如 “非常喜歡”“喜歡”“一般”“不喜歡”“非常不喜歡” 等。此時可以使用卡方檢驗等非參數方法來檢驗不同品牌之間的偏好是否存在顯著差異。
醫學研究中，比較不同治療方法的效果，結果可能分為 “治愈”“好轉”“無效” 等類別，也適合用非參數檢驗來分析不同治療方法在療效分類上的差異。
定量數據但分布未知或不滿足參數檢驗假設：
對于定量數據，如果其總體分布未知，或者雖有一定了解但不能確定是否滿足參數檢驗所需的正態分布等假設條件，非參數檢驗是一個很好的選擇。
例如，一些財務數據、社會經濟數據可能呈現偏態分布，不適合用參數檢驗。此時，非參數檢驗如秩和檢驗可以用來比較不同組之間的分布情況。
二、樣本特征方面
小樣本情況：
在樣本量較小的情況下，參數檢驗的效力可能會降低，因為參數檢驗通常依賴于大樣本理論。而非參數檢驗對樣本量的要求相對較低，在小樣本時也能提供較為可靠的結果。
例如，在一些醫學實驗中，由于研究對象的特殊性或實驗條件的限制，只能收集到少量樣本。此時，非參數檢驗可以用于比較不同治療方法在小樣本下的效果差異。
存在異常值：
當數據中存在異常值時，參數檢驗容易受到異常值的影響，導致結果偏差較大。非參數檢驗對異常值相對不敏感，具有較好的穩健性。
例如，在環境監測數據中，可能會出現個別極端值，如果使用參數檢驗，這些極端值可能會對結果產生很大影響。而采用非參數檢驗方法，如秩和檢驗，可以減少異常值對分析結果的干擾。
三、研究目的方面
探索性分析：
在數據分析的早期階段，當對數據的分布和關系不太清楚時，非參數檢驗可以作為一種探索性工具。它可以幫助研究者初步了解數據的特征和變量之間的關系，而不需要對數據分布做出嚴格假設。
例如，在一項新的社會科學研究中，研究者可以先使用非參數檢驗來觀察不同變量之間的大致關系，為后續的深入分析提供方向。
穩健性要求高的情況：
在一些對結果穩健性要求較高的領域，如醫學、生物學等，非參數檢驗常常被優先考慮。因為這些領域的研究結果往往關系到人們的生命健康和重大決策，需要更加可靠的統計方法。
例如，在藥物研發過程中，對不同藥物的療效比較需要非常穩健的統計方法來確保結果的可靠性。非參數檢驗可以減少因數據分布假設不準確或異常值等因素帶來的風險。