非参数统计方法主要有以下几种：
1. 秩和检验（Mann-Whitney U Test）
这是一种非参数统计方法，主要用于比较两个独立样本的平均秩次或位置。它不依赖于样本的总体分布假设，而是通过对数据秩次的比较来推断总体分布的差异。当样本不满足参数检验的正态分布假设时，秩和检验是一种有效的替代方法。
2. 符号检验（Sign Test）
符号检验是一种基于数据的正负符号的非参数统计方法。它适用于检验单个样本与特定假设值的差异显著性，不需要假设数据的分布形式。只需比较数据的正负差值来确定结果的显著性。这种方法在数据分析简单且数据量不大时尤为实用。
3. 卡方检验（Chi-Square Test）
在实际应用中，卡方检验也是一种常用的非参数统计方法。这种方法主要适用于对总体分布进行拟合检验或对两个样本分布的一致性进行检验。与传统的参数统计方法不同，卡方检验对数据的分布假设较为宽松，特别适用于难以获取正态分布或复杂样本数据的情况。但它并不适用于分析顺序性变量，主要适用于频数分析。在实际应用中，还需要根据样本的实际情况选择不同的检验方式，如拟合度检验、独立性检验等。这种方法灵活多变，对复杂数据集的适应性较强。通过这种方法可以直观地揭示数据的内在规律和潜在趋势，为决策提供科学依据。以上就是对非参数统计方法的几种主要方法的解释。