选择合适的非参数检验方法可以从以下几个方面考虑：
一、根据数据类型选择
定性数据：
如果数据是分类变量，通常可以选择卡方检验。例如，研究不同性别（男、女）的人群对某种产品的偏好（喜欢、不喜欢、无所谓），就可以使用卡方检验来判断性别与产品偏好之间是否存在关联。
对于配对的分类数据，可以考虑使用 McNemar 检验。比如，在治疗前后对患者的病情进行分类评估，比较治疗前后病情的变化情况。
定量数据：
当数据是定量数据但不满足参数检验的假设条件（如正态分布、方差齐性等）时，可以考虑使用秩和检验。
如果是两组独立样本，可以使用 Wilcoxon 秩和检验（也称为 Mann-Whitney U 检验）。例如，比较两种不同药物的治疗效果，测量患者的康复时间，由于数据可能不服从正态分布，选择 Wilcoxon 秩和检验。
对于多组独立样本，可以使用 Kruskal-Wallis 检验。比如，比较三种不同教学方法对学生成绩的影响，成绩数据不呈正态分布，使用 Kruskal-Wallis 检验来判断三种教学方法的效果是否有差异。
二、根据样本特征选择
小样本：
在小样本情况下，非参数检验通常更为合适，因为参数检验在小样本时可能效力不足。
对于小样本的两组独立样本，可以优先考虑 Wilcoxon 秩和检验。如果是配对小样本，可以使用符号检验或 Wilcoxon 符号秩检验。例如，在一项小型医学实验中，只有十几名患者参与，比较两种治疗方法的效果，使用 Wilcoxon 秩和检验更为可靠。
存在异常值：
当数据中存在异常值时，非参数检验对异常值不敏感的特点使其更适合。
例如，在一组财务数据中，可能存在个别极大或极小的异常值，此时使用秩和检验等非参数方法可以减少异常值对结果的影响。
三、根据研究目的选择
探索性分析：
在探索性数据分析阶段，希望对数据的分布和关系有一个初步的了解，可以选择较为简单、直观的非参数检验方法。
例如，使用卡方检验初步判断两个分类变量之间是否可能存在关联，或者使用秩和检验观察两组数据的大致差异，为后续深入研究提供方向。
假设检验：
如果有明确的假设需要进行检验，根据假设的具体内容选择合适的非参数检验方法。
比如，假设要检验三个不同地区的居民收入是否有差异，由于收入数据可能不服从正态分布，选择 Kruskal-Wallis 检验来检验这个假设。
四、考虑计算复杂度和可解释性
计算复杂度：
一些非参数检验方法计算相对简单，适合在计算资源有限或需要快速得到结果的情况下使用。
例如，符号检验的计算非常简单，只需要比较数据对的大小关系并计数正负号的数量。而 Kruskal-Wallis 检验的计算相对复杂一些，但在大多数统计软件中都可以方便地实现。
可解释性：
选择容易解释结果的非参数检验方法，以便更好地向非专业人士传达分析结果。
卡方检验的结果可以通过比较观察频数和期望频数的差异来解释，比较直观易懂。秩和检验的结果可以通过比较样本的秩次来解释，也具有一定的可解释性。