可以根據以下不同的數據類型來選擇合適的秩和檢驗方法：
一、定量數據
兩個獨立樣本：
當有兩個獨立的定量數據樣本，且數據不滿足參數檢驗的假設條件（如正態分布、方差齊性等）時，可以使用 Wilcoxon 秩和檢驗（也稱為 Mann-Whitney U 檢驗）。
例如，比較兩種不同藥物治療下患者的康復時間，若康復時間數據不呈正態分布，就可采用 Wilcoxon 秩和檢驗來判斷兩種藥物的療效是否存在差異。
多個獨立樣本：
對于多個獨立的定量數據樣本，可選用 Kruskal-Wallis 檢驗。
比如，比較三種不同教學方法下學生的考試成績，當成績數據不滿足正態分布時，通過 Kruskal-Wallis 檢驗來確定不同教學方法對學生成績的影響是否有顯著差異。
配對樣本：
若數據是同一組對象在不同條件下或不同時間點的定量測量值，即配對樣本數據，可以使用 Wilcoxon 符號秩檢驗。
例如，比較患者在接受治療前后的某種生理指標，通過 Wilcoxon 符號秩檢驗來分析治療前后該生理指標是否有變化。
二、有序數據（等級數據）
兩個獨立樣本：
對于兩個獨立的有序數據樣本，可以使用 Wilcoxon 秩和檢驗進行比較。
例如，比較兩種不同治療方法下患者的病情嚴重程度等級（如輕度、中度、重度），可以將病情等級視為有序數據，使用 Wilcoxon 秩和檢驗判斷兩種治療方法對病情嚴重程度的影響是否不同。
多個獨立樣本：
當有多個獨立的有序數據樣本時，同樣可采用 Kruskal-Wallis 檢驗。
比如，比較三種不同藥物對患者疼痛程度的緩解效果，疼痛程度分為幾個等級，通過 Kruskal-Wallis 檢驗來確定三種藥物在緩解疼痛程度方面是否存在差異。
三、混合數據類型（包含定量和有序數據）
分析思路：
在這種情況下，可以根據主要的數據類型或者研究的重點來選擇秩和檢驗方法。如果定量數據部分不滿足參數檢驗條件，且有序數據在分析中也具有重要地位，可以綜合考慮使用適合定量數據的秩和檢驗方法，并結合對有序數據的分析。
舉例說明：
例如，在一項醫學研究中，既記錄了患者的某些生理指標（定量數據），又對患者的癥狀嚴重程度進行了等級劃分（有序數據），比較不同治療組之間的差異。可以先對定量數據部分進行適當的秩和檢驗（如 Wilcoxon 秩和檢驗或 Kruskal-Wallis 檢驗），同時對有序數據部分進行單獨分析，最后綜合考慮兩種數據類型的結果來得出結論。