非参数检验是利用原始数据直接进行统计假设检验的方法，其检验不依赖数据的具体分布形式，也不需要对数据进行任何形式的假设。因此，非参数统计方法不仅可以适用于正常分布的数据，还可以适用于偏态分布和小样本数据的分析。
在实际应用场景中，可能会面临无法满足正态性和同方差性等前提条件，而非参数统计方法适用于这种情况。另外，非参数检验还可以更好地适应数据变化的情况，例如长尾效应，极端值等问题。因此，使用非参数检验进行数据分析在实际生活中非常重要。
非参数检验不仅适用于社会科学领域，例如心理学、教育学、管理学等，也广泛应用于自然科学领域，例如生物学、医学、物理学等。在实践中，如何正确理解和应用非参数检验方法是更为重要的。如:W检验：它是Wilcoxon检验的一种变形，常用于比较两组数据的相关性。Mann-Whitney检验：用于比较两组数据之间的差异。Kruskal-Wallis检验：通过给定的样本数据来判断是否有显著性差异。通过正确应用非参数检验，可以有效的提高数据分析的可信度和准确性。
