非參數檢驗方法的優點主要有以下幾個方面：
一、對數據分布要求低
無需特定分布假設：
非參數檢驗不依賴于數據的特定分布形式，如正態分布、t 分布等。這在實際應用中非常重要，因為很多情況下我們并不清楚數據的具體分布，或者數據明顯不服從常見的參數分布假設。
例如，在一些新興領域的研究中，數據的分布可能是未知的，非參數檢驗可以在這種情況下進行有效的數據分析。
適用于各種分布形態的數據：
無論是對稱分布還是偏態分布、有尖峰或厚尾的數據，非參數檢驗都能適用。它不受數據分布的形狀限制，可以處理各種不同類型的數據分布。
例如，對于嚴重偏態的數據，如某些收入分布、疾病潛伏期等，非參數檢驗可以提供可靠的分析結果，而參數檢驗可能會因為違反分布假設而得出錯誤的結論。
二、對異常值不敏感
穩健性強：
非參數檢驗通常對異常值具有較強的穩健性。異常值在數據中可能會對參數檢驗產生很大的影響，導致結果偏差。但在非參數檢驗中，由于其基于數據的秩次或其他相對位置的統計量，異常值的影響相對較小。
例如，在一組數據中，如果存在個別極大或極小的異常值，非參數檢驗的結果不會像參數檢驗那樣受到嚴重干擾，能夠更穩定地反映數據的總體特征。
減少錯誤結論風險：
異常值可能是由于數據采集錯誤、測量誤差或特殊情況引起的。非參數檢驗對異常值的不敏感性降低了因異常值而得出錯誤結論的風險，提高了分析結果的可靠性。
例如，在醫學研究中，如果某些患者的測量數據出現異常值，非參數檢驗可以更準確地評估治療效果或疾病特征，避免因異常值而錯誤地判斷治療方法的有效性。
三、適用于小樣本和特定數據類型
小樣本適用性好：
在樣本量較小的情況下，非參數檢驗仍然可以提供有效的分析結果。參數檢驗通常需要較大的樣本量才能滿足分布假設和檢驗效能的要求，而在小樣本時，非參數檢驗的性能相對較好。
例如，在一些初步研究或特殊情況下，可能只能獲得少量的樣本數據。此時，非參數檢驗可以作為一種可行的分析方法，幫助研究者得出初步的結論。
適用于特定數據類型：
非參數檢驗適用于各種數據類型，包括分類數據、有序數據和定量數據。對于分類數據，可以使用卡方檢驗等非參數方法進行關聯性分析；對于有序數據，可以采用秩和檢驗等方法比較不同組之間的差異。
例如，在社會科學研究中，經常會遇到分類變量和有序變量，非參數檢驗可以有效地處理這些數據類型，為研究提供合適的分析工具。
四、計算簡單、易于理解
計算方法相對簡單：
非參數檢驗的計算方法通常比較簡單，不需要復雜的數學推導和計算。這使得非參數檢驗在實際應用中更容易實施，尤其是對于不具備深厚統計學知識的研究者來說。
例如，一些非參數檢驗方法，如符號檢驗、Wilcoxon 符號秩檢驗等，計算過程相對直觀，容易理解和掌握。
結果易于解釋：
非參數檢驗的結果通常比較直觀，易于解釋。非參數檢驗的統計量往往基于數據的相對位置或分布特征，其結果可以直接反映數據之間的差異或關聯性，不需要像參數檢驗那樣通過復雜的參數估計和假設檢驗來解釋結果。
例如，秩和檢驗的結果可以直接說明不同組之間的數據分布是否存在差異，而不需要考慮總體參數的估計和假設檢驗的復雜過程。