在卫生统计学中，当需要对多个样本进行比较时，如果数据不满足参数检验（如方差分析）的前提假设，比如正态分布或方差齐性，则可以考虑采用非参数检验方法。秩和检验是一种常用的非参数检验方法，适用于以下情况：
1. 数据不服从正态分布：当样本数据明显偏离正态分布时，使用秩和检验是比较合适的选择。
2. 样本量较小：对于小样本数据，即使进行了正态性检验，也可能难以判断其是否符合正态分布。此时采用秩和检验可以避免因样本量不足而带来的偏差。
3. 数据为等级资料或名义变量：当研究对象之间的差异无法用具体的数值表示时（例如轻度、中度、重度），或者数据是名义尺度的数据，则适合使用秩和检验来分析不同组别间的差异性。
4. 异常值影响较大：如果数据集中存在极端异常值，这些异常值会对均数等参数估计产生较大影响。此时利用秩和检验可以减少这种干扰的影响。
5. 方差不齐：当各比较组的方差明显不相等时（即违反了方差齐性的假设），使用秩和检验能够更好地处理这种情况下的多样本间差异性分析问题。
6. 数据分布未知或复杂：在实际研究中，有时我们无法确定数据的具体分布类型，或者分布形式较为复杂。此时选择秩和检验可以避免对分布类型的误判导致的错误结论。

总之，在面对多个样本比较且不符合参数检验条件的情况下，秩和检验提供了一种有效的替代方法。但需要注意的是，在具体应用时还需结合研究目的、数据特点及专业背景综合考虑是否适合采用该方法。