小樣本情況
在樣本量較小的情況下，參數檢驗的可靠性可能會受到影響，因為小樣本可能無法很好地代表總體分布。而非參數檢驗對小樣本的適應性較好，可以在小樣本情況下提供相對可靠的分析結果。
例如，在醫學研究中，對于罕見疾病的病例樣本通常較少，使用非參數檢驗可以分析不同治療方法的效果差異。
數據分布未知
當數據的分布情況不明確時，參數檢驗可能不適用。非參數檢驗不需要知道數據的具體分布，只需要根據數據的排序或符號等信息進行分析，因此在數據分布未知的情況下是一種有效的選擇。
例如，在一些新興領域的研究中，由于數據積累有限，可能無法確定數據的分布，這時非參數檢驗可以幫助研究者探索數據的特征和規律。
數據存在異常值
參數檢驗對異常值比較敏感，異常值可能會對參數估計和檢驗結果產生較大影響。而非參數檢驗通常對異常值具有較強的穩健性，不容易受到個別極端值的影響。
例如，在金融數據分析中，股票價格數據可能存在異常波動，使用非參數檢驗可以在一定程度上減少異常值對分析結果的影響。