非参数检验是一类不依赖于总体分布形式的统计方法，在公卫执业领域有广泛的适用场景。

首先，当总体分布类型未知时，非参数检验就发挥了重要作用。在实际的公共卫生研究中，很多时候我们无法确切知道所研究的数据服从何种分布，比如研究某地区居民的某种罕见疾病的发病时间间隔，由于该疾病较为罕见，样本数量有限，难以判断其总体分布类型，这时非参数检验就可以不受总体分布的限制，对数据进行分析。

其次，数据不符合正态分布时也适用非参数检验。在公卫研究中，有些数据可能呈现偏态分布，例如某些疾病患者的住院费用，往往存在少数高额费用的情况，使得数据分布明显偏态。对于这类不满足正态分布条件的数据，如果使用基于正态分布假设的参数检验方法，可能会得出不准确的结果，而非参数检验则能避免这一问题。

再者，对于等级资料，非参数检验是合适的选择。等级资料是指将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数得到的资料，如药物疗效分为治愈、显效、有效、无效等。这些等级之间只有顺序关系，没有确切的数量关系，无法用常规的参数检验进行分析，而非参数检验可以对等级资料进行有效的比较和分析。

另外，当样本量较小且数据的离散程度较大时，非参数检验也较为适用。小样本数据可能无法准确反映总体的分布特征，而且离散程度大可能导致数据的变异性较大，参数检验的假设条件难以满足，非参数检验则能在这种情况下提供更可靠的分析结果。

最后，在数据一端或两端无确定数值时，即存在截尾数据的情况下，非参数检验也能发挥作用。例如在研究某种疾病的生存时间时，有些患者在随访结束时仍然存活，我们只知道他们的生存时间大于随访时间，但具体数值未知，这种截尾数据使用非参数检验可以更好地进行分析。

综上所述，非参数检验在总体分布未知、数据非正态、等级资料、小样本且离散程度大以及存在截尾数据等多种情况下都有重要的应用价值，是公卫执业中不可或缺的统计分析方法。