非參數檢驗具有以下優點：
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對總體分布的具體假設，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形式，或者數據明顯不服從常見的參數分布。
例如，在一些新興領域的研究中，數據的分布可能是未知的，此時非參數檢驗可以提供有效的分析方法。
適用于各種分布形態的數據：
無論是對稱分布、偏態分布還是存在極端值的數據，非參數檢驗都能較好地處理。對于嚴重偏態或具有大量異常值的數據，非參數檢驗通常比參數檢驗更穩健。
例如，在金融領域，股票收益率數據往往具有尖峰厚尾的特征，不服從正態分布，此時非參數檢驗可以用于分析不同股票之間的差異。
二、對樣本量要求相對較低
小樣本情況下仍有效：
在樣本量較小的情況下，參數檢驗的效力可能會降低，因為參數估計的準確性會受到影響。而非參數檢驗通常對小樣本也能提供較為可靠的結果。
例如，在醫學研究中，某些罕見疾病的樣本量可能很小，此時非參數檢驗可以用于比較不同治療方法的效果。
避免大樣本收集的困難：
在實際研究中，收集大樣本數據可能面臨時間、成本和資源的限制。非參數檢驗在樣本量相對較小的情況下仍然能夠得出有意義的結論，這使得研究更加可行。
例如，在社會科學研究中，進行大規模的問卷調查可能非常困難，非參數檢驗可以在較小樣本的情況下對研究問題進行初步探索。
三、計算簡單、易于理解
方法直觀：
非參數檢驗的方法通常比較直觀，容易理解。很多非參數檢驗方法基于數據的排序或計數，不需要復雜的數學模型和計算過程。
例如，符號檢驗只需要根據數據的正負符號進行計數，中位數檢驗只需要比較樣本的中位數是否相等，這些方法對于非專業統計人員來說也比較容易理解和應用。
軟件實現方便：
大多數統計軟件都提供了非參數檢驗的功能，使得非參數檢驗的計算和分析變得非常方便。用戶只需要輸入數據，選擇相應的非參數檢驗方法，軟件就可以自動計算出結果。
例如，在 Excel、SPSS、R 等軟件中，都可以輕松地進行非參數檢驗，無需編寫復雜的程序代碼。
四、對數據類型適應性強
適用于多種數據類型：
非參數檢驗不僅適用于連續數據，還適用于分類數據和有序數據。對于分類數據，可以使用卡方檢驗等非參數方法來分析不同類別之間的差異；對于有序數據，可以使用秩和檢驗等方法來比較不同組之間的順序關系。
例如，在市場調研中，消費者對產品的滿意度可以分為非常滿意、滿意、一般、不滿意和非常不滿意五個等級，這是有序數據，可以使用非參數檢驗來分析不同產品之間的滿意度差異。
可處理缺失值和異常值：
非參數檢驗對數據中的缺失值和異常值相對不敏感。在存在缺失值的情況下，可以通過合理的處理方法，如刪除含有缺失值的樣本或采用插補方法，仍然可以進行非參數檢驗。對于異常值，非參數檢驗通常不會受到其過度影響，因為它主要基于數據的排序而不是具體數值。
例如，在環境監測數據中，可能存在一些異常值，非參數檢驗可以在不排除這些異常值的情況下進行分析，從而更全面地反映數據的實際情況。