在公共卫生领域，选择统计分析方法时需要考虑数据的特点。非参数检验方法主要适用于以下几种情况：
1. 数据不服从正态分布 当研究的数据不能满足正态性假设时，即数据的分布明显偏斜或存在异常值，这时使用非参数检验可以避免因为违反模型假设而导致的结果不准确。
2. 样本量较小 对于小样本数据，即使进行了正态性转换也难以达到理想的正态分布状态。此时采用非参数检验方法更为合适，因为它对样本大小的要求不高，并且能够较好地处理这类问题。
3. 变量为等级资料或计数资料 在面对有序分类变量（如轻度、中度、重度）或者名义尺度的计数数据时，通常需要使用非参数统计技术来分析这些类型的数据。
4. 比较组间差异 当研究目的涉及比较两组或多组之间的差异，但各组方差不齐时，可以考虑应用非参数检验方法。这类方法不要求总体具有相同的方差，因此在处理异质性较高的数据集时更为稳健。
5. 研究者对假设检验的结果要求较高 非参数检验通常比参数检验更加保守，当研究者希望得到更谨慎的结论时，可以选择非参数检验作为分析手段之一。
总之，在实际工作中，应根据具体的研究目的、样本特征以及数据性质来决定是否使用非参数检验方法。在遇到不确定的情况时，建议先进行探索性数据分析，并结合专业知识做出合理判断。
1. 数据不服从正态分布 当研究的数据不能满足正态性假设时，即数据的分布明显偏斜或存在异常值，这时使用非参数检验可以避免因为违反模型假设而导致的结果不准确。
2. 样本量较小 对于小样本数据，即使进行了正态性转换也难以达到理想的正态分布状态。此时采用非参数检验方法更为合适，因为它对样本大小的要求不高，并且能够较好地处理这类问题。
3. 变量为等级资料或计数资料 在面对有序分类变量（如轻度、中度、重度）或者名义尺度的计数数据时，通常需要使用非参数统计技术来分析这些类型的数据。
4. 比较组间差异 当研究目的涉及比较两组或多组之间的差异，但各组方差不齐时，可以考虑应用非参数检验方法。这类方法不要求总体具有相同的方差，因此在处理异质性较高的数据集时更为稳健。
5. 研究者对假设检验的结果要求较高 非参数检验通常比参数检验更加保守，当研究者希望得到更谨慎的结论时，可以选择非参数检验作为分析手段之一。
总之，在实际工作中，应根据具体的研究目的、样本特征以及数据性质来决定是否使用非参数检验方法。在遇到不确定的情况时，建议先进行探索性数据分析，并结合专业知识做出合理判断。
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