選擇合適的參數檢驗或非參數檢驗方法可以從以下幾個方面考慮：
一、數據類型
定量數據：
如果數據是定量的，即可以用數值表示的變量，需要進一步考慮其分布特征和樣本量。
對于大樣本且近似正態分布的數據，可以優先考慮參數檢驗方法，如 t 檢驗、方差分析等。如果數據嚴重偏態、有大量異常值或分布不明，非參數檢驗可能更合適，如 Mann-Whitney U 檢驗、Kruskal-Wallis H 檢驗等。
分類數據：
對于分類變量，如性別（男 / 女）、血型（A、B、AB、O）等，通常使用非參數檢驗方法。例如，可以使用卡方檢驗來分析不同類別之間的關聯性。
有序數據：
當數據是有序變量時，如疾病嚴重程度（輕度、中度、重度）、滿意度（非常不滿意、不滿意、一般、滿意、非常滿意）等，可以采用非參數檢驗中的秩和檢驗等方法。
二、數據分布特征
正態分布：
如果數據近似服從正態分布，參數檢驗方法通常具有較高的檢驗效能。可以使用 t 檢驗比較兩組均值、方差分析比較多組均值等。
可以通過繪制直方圖、正態概率圖或進行正態性檢驗（如 Shapiro-Wilk 檢驗）來判斷數據是否服從正態分布。
非正態分布：
當數據明顯不服從正態分布時，應選擇非參數檢驗方法。這些方法不依賴于特定的分布假設，對偏態分布、有極端值的數據更穩健。
例如，數據呈現嚴重偏態分布或有大量異常值時，Mann-Whitney U 檢驗、Kruskal-Wallis H 檢驗等非參數方法更為合適。
三、樣本量
大樣本：
在大樣本情況下（通常樣本量大于 30），根據中心極限定理，即使數據不完全服從正態分布，參數檢驗方法也能給出較為可靠的結果。
但如果數據分布嚴重偏離正態或存在其他問題，也可以考慮非參數檢驗作為補充。
小樣本：
小樣本（通常樣本量小于 30）時，數據的分布特征對檢驗結果的影響更大。如果數據分布不明或不滿足參數檢驗假設，非參數檢驗通常更為穩健。
例如，在一些初步研究或特殊情況下只能收集到少量樣本時，非參數檢驗可以提供較為可靠的結果。
四、研究目的和假設
具體參數估計：
如果研究目的是對總體參數進行估計，如均值、方差等，參數檢驗方法可以直接提供這些估計值。
例如，在回歸分析中，參數檢驗可以得到回歸系數，用于描述自變量對因變量的影響程度。
一般性差異比較：
如果主要目的是比較不同組之間是否存在差異，而不需要具體的參數估計，可以根據數據情況選擇參數檢驗或非參數檢驗方法。
例如，比較兩種治療方法的效果，若數據滿足參數檢驗假設，可以使用 t 檢驗；若不滿足，則使用非參數檢驗方法如 Mann-Whitney U 檢驗。
五、對異常值的敏感性
對異常值敏感：
參數檢驗方法通常對異常值比較敏感，一個或幾個極端異常值可能會極大地改變參數估計值和檢驗結果。
如果數據中可能存在異常值，且對結果的準確性要求較高，應謹慎使用參數檢驗，可考慮非參數檢驗方法。
對異常值不敏感：
非參數檢驗方法主要基于數據的秩次或相對位置進行分析，對異常值的影響相對較小。
例如，在一組數據中即使存在個別極大或極小的異常值，非參數檢驗的結果通常不會像參數檢驗那樣受到嚴重干擾。