秩和检验是一种非参数检验方法，其适用的数据情况较为广泛。

首先，对于不满足正态分布的数据，秩和检验是非常适用的。在实际研究中，很多数据并不一定呈现正态分布，例如一些疾病的潜伏期、某些生物指标的测量值等。当数据不服从正态分布时，传统的基于正态分布假设的参数检验方法（如 t 检验）可能会得出不准确的结果，而秩和检验不依赖于数据的分布形式，能够更稳健地分析数据。

其次，对于分布类型未知的数据，秩和检验也能发挥作用。在一些新的研究领域或者数据收集过程存在困难的情况下，可能无法准确判断数据的分布类型。此时，秩和检验不需要预先知道数据的分布，只需要根据数据的大小顺序进行编秩，进而进行统计分析，为这类数据的处理提供了有效的方法。

再者，对于有序分类数据，秩和检验是合适的选择。有序分类数据是指数据具有一定的顺序关系，但不具有明确的数量大小关系，例如疾病的严重程度分为轻度、中度、重度，药物疗效分为无效、有效、显效等。这种数据不能直接进行常规的数值运算，但可以通过秩和检验来比较不同组之间的差异。

另外，当样本量较小时，秩和检验也具有优势。小样本数据可能无法准确反映总体的分布特征，使用参数检验方法可能会受到样本量的限制，而秩和检验对样本量的要求相对较低，在小样本情况下也能较好地进行数据分析。

总之，秩和检验适用于不满足正态分布、分布类型未知、有序分类数据以及样本量较小等多种情况的数据，为医学研究和数据分析提供了一种有效的统计方法。