秩和檢驗效能評估方法主要應用于以下幾種情況：
非正態分布數據：對于總體分布類型未知、總體分布類型已知但不符合正態分布的數據，秩和檢驗不受這些限制，可有效分析。例如生物學中生物生長指標、生理參數等數據可能不呈正態分布，就可使用秩和檢驗。像研究某種新型藥物對患者癥狀的改善情況，收集到的患者癥狀評分數據可能不服從正態分布，此時秩和檢驗就能發揮作用 1。
等級資料：適用于以等級形式呈現的數據，如療效指標（無效、顯效、好轉、有效、痊愈）、檢驗指標（－、±、＋、＋＋、＋＋＋、＋＋＋＋等）。比如在醫學研究中，對不同治療方法的療效進行評估，療效等級資料就可以用秩和檢驗來分析不同治療組之間是否存在顯著差異 157。
無法精確測量的數據：某些變量可能由于測量工具或方法的限制，無法得到精確的數值，只能以排序或等級的形式呈現，秩和檢驗適用于此類情況。比如在心理學研究中，對受試者的某種心理感受進行評價，可能難以用具體數值來衡量，而是通過排序或分級來表示，這時就可以使用秩和檢驗 1。
方差不齊的數據：當數據的方差不齊時，傳統的參數檢驗方法（如 t 檢驗、方差分析等）可能不再適用，秩和檢驗則不受方差齊性的限制。例如在比較兩組實驗對象的某項指標時，若兩組數據的方差差異較大，就可以考慮使用秩和檢驗 15。
小樣本數據：在樣本量較小的情況下，秩和檢驗也能適用。不過需要注意的是，對于小樣本，秩和檢驗的效能可能相對較低，即發現差異的能力可能較弱，但在總體分布不明確且樣本量小的情況下，它仍然是一種可行的選擇。
兩獨立樣本或多個樣本的比較：可用于兩獨立樣本的差異顯著性檢驗，確定兩種總體的分布是否相同，對應于參數檢驗中兩獨立樣本均數之差的 t 檢驗；也可用于多個樣本組的比較，如 Kruskal-Wallis 法可檢驗多個總體分布位置是否不同或不全相同 1。
配對設計資料：對于配對設計的資料，如比較配對樣本差值的中位數和 0 是否有差別，或者單個樣本中位數和總體中位數是否有差別，可采用符號秩和檢驗。