秩和检验的适用条件主要有以下几点：
一、数据类型方面
非正态分布数据：
秩和检验适用于不满足正态分布的数据。在实际研究中，很多数据并不严格服从正态分布，例如生物医学领域中的生存时间、反应时间等数据，社会科学领域中的一些评分数据等。
当数据的分布形态明显偏离正态分布时，使用参数检验方法可能会导致错误的结论，而秩和检验不依赖于特定的数据分布，能够在这种情况下提供较为可靠的结果。
有序分类数据：
对于有序分类数据，秩和检验也是一种合适的分析方法。例如医学中的疾病严重程度分为轻度、中度、重度；教育水平分为小学、初中、高中、大学及以上等。
秩和检验可以利用有序分类数据中的顺序信息，比较不同组之间的差异。通过将数据转换为秩次，可以对有序分类数据进行有效的统计分析。
二、样本量方面
小样本：
秩和检验在小样本情况下相对参数检验更为稳健。当样本量较小时，数据可能难以满足参数检验的假设条件，而秩和检验对样本量的要求相对较低。
例如在一些罕见病的研究中，患者数量有限，样本量较小，此时秩和检验可以作为一种有效的分析方法。
大样本：
虽然秩和检验在小样本下有优势，但在大样本情况下也可以使用。大样本量可以提高秩和检验的统计效能，使其能够更准确地检测出实际存在的差异。
在大规模的流行病学调查、市场调研等研究中，即使样本量很大，秩和检验仍然可以用于分析不满足正态分布的数据。
三、数据独立性方面
独立样本：
秩和检验适用于独立样本的比较。即不同组的样本之间相互独立，不存在关联关系。
例如在比较两种药物对不同患者群体的疗效时，不同患者之间的治疗结果是相互独立的，可以使用秩和检验来比较两组患者的疗效差异。
配对样本：
对于配对样本，也可以进行秩和检验。配对样本是指两个样本中的数据是一一对应的，例如同一患者在治疗前后的测量数据、同一实验对象在不同条件下的观测数据等。
在配对样本的情况下，可以先计算配对数据的差值，然后对差值进行秩和检验，以判断两种条件下的差异是否显著。
四、数据测量尺度方面
不限定测量尺度：
秩和检验对数据的测量尺度没有严格要求。无论是连续型数据、离散型数据还是有序分类数据，只要能够合理地转换为秩次，就可以使用秩和检验进行分析。
这使得秩和检验在处理各种类型的数据时具有很大的灵活性。例如在一些综合评价中，可能涉及多个不同测量尺度的指标，通过秩和检验可以对这些指标进行统一的分析。