不依賴特定分布假設
參數檢驗通常假定數據服從特定的分布，如正態分布等。而非參數檢驗不對總體分布做嚴格的假設，適用于各種未知分布的情況，具有更廣泛的適用性。
例如，在實際研究中，很多數據可能并不符合正態分布，如一些偏態分布的數據或者等級數據，這時非參數檢驗就能發揮作用。
對數據類型的適應性強
非參數檢驗可以處理多種類型的數據，包括定類數據、定序數據等。而參數檢驗通常主要適用于定量數據。
例如，對于消費者對不同產品的滿意度評級（分為非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意等定序數據），可以使用非參數檢驗方法來分析不同產品之間滿意度的差異。
計算相對簡單
非參數檢驗的計算方法通常比較簡單，不需要復雜的參數估計過程。這使得非參數檢驗在計算資源有限或者數據量較大時具有優勢。
例如，在大數據分析中，非參數檢驗可以快速地對大量數據進行初步分析，為進一步的深入研究提供方向。