秩和檢驗作為一種非參數檢驗方法，其假設條件相對參數檢驗較為寬松，主要有以下假設條件：
一、兩個獨立樣本的 Wilcoxon 秩和檢驗（Mann-Whitney U 檢驗）
隨機性假設：
兩個樣本數據是隨機獨立抽取的。這意味著樣本中的每個觀測值都是從總體中隨機選取的，且兩個樣本之間相互獨立，不存在關聯。
例如，比較兩種不同藥物治療下患者的康復時間，要求患者被隨機分配到不同的藥物治療組，且兩組患者的康復時間相互獨立，不受對方組的影響。
分布形狀的寬泛假設：
對總體分布的形狀沒有嚴格要求，不要求數據服從特定的分布，如正態分布等。但是，通常假設兩個總體分布具有相似的形狀，只是位置可能不同。
例如，雖然不要求數據具體服從某種已知分布，但一般認為兩個總體分布不會一個是極度偏態而另一個是接近正態分布這種差異極大的情況。
二、多個獨立樣本的 Kruskal-Wallis 檢驗
獨立性假設：
多個樣本的數據是相互獨立的。每個樣本中的觀測值都是獨立地從各自對應的總體中隨機抽取的，不同樣本之間沒有關聯。
例如，比較三種不同教學方法下學生的考試成績，要求不同教學方法下的學生群體是相互獨立的，學生的成績不受其他教學方法組的影響。
分布的相似性假設：
與 Wilcoxon 秩和檢驗類似，對總體分布的具體形狀沒有嚴格限定，但通常假設多個總體分布具有相似的形狀，只是位置參數可能不同。
例如，在比較多個不同地區某種農作物的產量時，雖然不要求產量數據服從特定分布，但假設不同地區的產量總體分布不會有極大的差異，只是平均產量可能不同。
三、配對樣本的 Wilcoxon 符號秩檢驗
配對關聯性假設：
數據是成對出現的，且每對數據之間存在某種關聯，通常是同一對象在不同條件下或不同時間點的測量值。
例如，比較患者在接受治療前后的某種生理指標，每一個患者的治療前和治療后的數據構成一對，且這對數據之間存在關聯性，因為它們來自同一個患者。
差值的對稱性假設：
假設配對數據的差值總體是對稱分布的。即對于所有的配對數據，其差值為正和為負的可能性是相等的，或者說差值的分布在零點兩側是對稱的。
例如，在比較某種減肥方法前后的體重變化時，如果減肥方法是隨機有效的，那么體重差值的分布應該大致以零點為中心對稱，即有同樣多的人減肥后體重增加和減少的幅度在概率上是相近的。