在统计学的世界中，非参数检验是一种不依赖于数据分布具体形态的分析方法。与参数检验不同，非参数检验不对数据的分布做出正态性或等方差性的假设，因此，它适用于那些不能满足参数检验正态分布假设的数据集，或者当数据的级别不足以进行精确的参数估计时。

例如，考虑一个医学研究，我们可能对两种不同治疗方法的效果感兴趣。如果数据不服从正态分布或者样本量太小而无法确信分布的性质，那么采用非参数检验就显得尤为重要了。在这种情况下，我们可能会采用曼-惠特尼U检验，这是一种比较两个独立样本中位数的方法，它不依赖于样本数据的分布特性。

再如，威尔科克森符号秩检验可以用来比较一组样本的中位数是否有显著差异，或者比较配对样本之间的差异，而不需要假设数据来自特定的分布。

非参数检验的一大优势是它们的适用性广泛，无论数据分布如何，它们都能提供有效的统计推断。这使得非参数检验成为一种强有力的工具，尤其是在探索性数据分析和初步研究阶段。

因此，当面对统计分布未知或者难以满足传统参数检验假设的数据时，非参数检验是一种宝贵的分析资源。它弥补了参数检验的局限性，为数据分析师在决策和科学研究中提供了更多的灵活性和可靠性。