随着统计学的发展和应用领域的不断扩大，人们对数据分析的需求日益增长。尤其是在处理样本量较小、分布不符合正态分布或需要进行组间比较等复杂问题时，传统的参数检验方法往往显得力不从心。在这种情况下，非参数检验成为解决这些难题的一种有效手段。
首先，我们需要明确什么是非参数检验？简单来说，它是一种不依赖于任何特定分布假设（如正态性假设）的统计推断方法。换句话说，不论原始数据是否服从某一特定的概率分布，如正态分布、泊松分布等，只要满足一定条件，就可以通过非参数测试来进行假设检验或者进行组间/组内差异性的评估。这一点与常规的t-test或者ANOVA等基于某一特定模型（如均值为0且方差为1的标准正态分配）所做出的推断有很大的不同。
那么，在哪些具体情况下，我们应该选择使用非parameteric test呢？答案是：当以下几个条件之一被满足时：
样本量限制：如果样本量非常小，那么我们无法假定数据遵循某个具体的统计模型，因此需要采用一种更为灵活和鲁棒的方法来分析数据，比如Wilcoxon秩序统计试验。
异常值或变异性：如果存在极端值或者变异性较大的情况，这会影响到正常的参数测试结果。在这种情况下，可以通过Kruskal-Wallis H 检验来检测多个独立样本之间是否存在显著差异。
多元相关性：对于含有多个变量以及它们之间相互关系复杂的情况，Friedman多重比较法就变得非常有用，因为它能够帮助研究者识别出哪些因素对总体趋势产生了显著影响。
缺失数据或空白响应：在实际操作中，有时候可能会遇到部分观测点丢失或回应者未提供完整信息的情况。如果这类缺失模式不是完全随机且可忽略，那么传统parametric methods可能不可行，而non-parametric tests则更加适合此类情形。
探索性研究：在初步了解一个现象之前，对比不同组别可能并没有太严格要求，即便是单纯地希望获得一些指示性的信息，也可以选择使用卡方自相关图（QQ图）作为一种快速排除异常偏离程度的手段。
综上所述，当我们面临以上任一挑战时，可以考虑利用non-parametric statistical methods以实现我们的研究目标。例如，如果你想要检查两个独立群体间是否存在预期之外的人口流动行为，你可以使用Mann-Whitney U 检验；而若想确定来自三个不同的地区的人群平均收入水平是否有显著区别，则Kruskal-Wallis H 检验将是一个理想选择。此外，由于这些技术通常不会受到严格意义上的“正常”分配约束，所以它们特别适用于那些由于资源限制、时间压力或者其他原因导致无法收集大量高质量数据的情况。
然而，并不是所有的问题都能直接应用这些工具。在实践中，一旦确定了采用的non-parametric method后，还需注意如何正确解释结果，以及结果如何与理论背景相结合，以便形成全面的结论。此外，由于这些test并不依赖于具体模型，因此也意味着它们通常不能提供关于效价大小或方向相同程度精确度一样详细的情报，但它们却能给出一个重要洞见，即该问题是否具有足够强烈的地质证据支持进一步深入探究。
最后，不同类型的问题和目的要求采用不同的statistical techniques，因此理解何时、何处以及为什么要使用non-parametric tests至关重要。掌握这一知识，将使你的分析工作更加灵活和精准，从而帮助你更好地回答那些复杂但又富有挑战性的科学疑问。