非参数检验是一种不依赖于总体分布类型，也不对总体参数进行推断的统计方法。在公卫执业医师实际工作中，以下几种情况通常会使用非参数检验。

首先，当资料不满足参数检验的前提条件时，非参数检验是很好的选择。参数检验一般要求样本来自正态分布总体，且各总体方差齐性。但在实际研究中，很多数据并不符合这些条件。例如，在研究某地区居民的收入水平对健康状况的影响时，收入数据往往呈现偏态分布，不满足正态性要求。此时如果强行使用参数检验，可能会得出错误的结论，而非参数检验则不受总体分布的限制，可以更合理地分析这类数据。

其次，对于有序分类资料，非参数检验更为适用。有序分类资料是指各类别之间有程度上的差别，如药物治疗效果分为治愈、显效、有效、无效。这种资料虽然有顺序之分，但没有确切的数值大小，无法用参数检验进行分析。非参数检验可以根据数据的秩次进行统计推断，能够很好地处理这类有序分类资料，准确反映不同组之间的差异。

再者，当样本量较小时，总体分布的情况难以判断。如果盲目使用参数检验，可能会因为样本量不足而无法准确估计总体参数，导致检验效能降低。非参数检验不依赖于总体参数，对样本量的要求相对较低，在小样本情况下也能进行有效的统计分析。

另外，对于一些分布类型未知的资料，非参数检验也能发挥重要作用。在实际研究中，有时由于各种原因无法确定数据的分布类型，此时非参数检验可以不考虑总体分布，直接对数据进行分析，为研究提供可靠的结果。

最后，当数据中存在极端值时，参数检验容易受到极端值的影响，导致结果出现偏差。非参数检验基于数据的秩次进行分析，对极端值不敏感，能够更稳健地反映数据的真实情况。

综上所述，在资料不满足参数检验前提条件、为有序分类资料、样本量小、分布类型未知或存在极端值等情况下，公卫执业医师通常会选择非参数检验来进行统计分析。