以下是一些需要使用非參數檢驗的場景：
一、數據不滿足參數檢驗假設時
數據分布未知：
當不清楚數據的具體分布形態時，無法確定其是否滿足參數檢驗所需的正態分布等假設。此時，非參數檢驗是一種較為安全的選擇。
例如，在一項新的市場調研中，收集到消費者對某新產品的滿意度數據，但不清楚這些數據的分布情況。由于不知道是否為正態分布，使用非參數檢驗如卡方檢驗（用于分類數據）或秩和檢驗（用于定量數據）來分析滿意度與其他因素的關系更為合適。
數據嚴重偏態：
如果數據明顯偏離正態分布，呈現嚴重的偏態，參數檢驗的結果可能不準確。非參數檢驗對偏態數據具有更好的適應性。
例如，個人收入數據通常是右偏的，使用參數檢驗方法分析不同職業群體的收入差異可能會得出錯誤結論。而采用非參數檢驗，如 Wilcoxon 秩和檢驗或 Kruskal-Wallis 檢驗，可以更可靠地比較不同職業的收入情況。
方差不齊：
當比較的多個組之間方差不相等時，參數檢驗（如方差分析）的結果不可靠。非參數檢驗不受方差齊性的限制。
例如，在比較不同地區某種農作物的產量時，由于土壤條件、氣候等因素的差異，不同地區的產量數據方差可能不齊。此時，使用非參數的 Kruskal-Wallis 檢驗來判斷不同地區產量是否有顯著差異更為合適。
二、數據類型為定性或有序數據時
分類數據：
對于分類變量，參數檢驗通常不適用。非參數檢驗中的卡方檢驗等方法可以有效地分析分類數據之間的關聯性。
例如，研究不同性別（男、女）的人群對不同品牌汽車的偏好（品牌 A、品牌 B、品牌 C 等），使用卡方檢驗可以判斷性別與汽車品牌偏好之間是否存在關聯。
有序數據：
當數據是有序分類變量（如低、中、高）時，參數檢驗也難以處理。非參數檢驗可以考慮使用秩和檢驗等方法來分析有序數據的差異。
例如，評估患者的病情嚴重程度分為輕度、中度、重度三個等級，比較兩種治療方法對病情嚴重程度的影響，使用 Wilcoxon 秩和檢驗或 Kruskal-Wallis 檢驗可以分析不同治療方法的效果。
三、小樣本情況時
樣本量較小：
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，在一項醫學實驗中，由于研究對象的特殊性，只能收集到少量樣本。比較兩種新藥物的療效時，使用非參數檢驗如 Wilcoxon 秩和檢驗可以在小樣本情況下更穩健地判斷藥物效果的差異。
稀有事件研究：
當研究稀有事件時，樣本量往往較小。非參數檢驗可以用于分析稀有事件與其他因素的關系。
例如，研究某種罕見疾病的發病因素，由于患者數量較少，使用非參數檢驗可以在有限的樣本中探索可能的發病因素與疾病之間的關聯。
四、對結果穩健性要求高時
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，具有更好的穩健性。
例如，在財務數據中，可能會出現個別極大或極小的異常值。如果使用參數檢驗，這些異常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。
數據質量不穩定：
如果數據的質量不穩定，可能存在測量誤差等問題，非參數檢驗可以提供更可靠的結果。
例如，在環境監測數據中，由于測量儀器的精度等問題，數據可能存在一定的誤差。使用非參數檢驗可以在數據質量不穩定的情況下，更穩健地分析不同地點的環境質量差異。