無需假設總體分布：
這使得非參數檢驗在實際應用中更加靈活，適用于各種情況，尤其是當總體分布未知或不滿足參數檢驗假設時。
避免了因錯誤假設總體分布而導致的錯誤結論，提高了分析結果的可靠性。
對異常值不敏感：
由于非參數檢驗通常基于數據的秩次進行，異常值對結果的影響相對較小。異常值在轉化為秩次后，其影響會被削弱。
這對于存在極端值的數據非常重要，可以避免異常值對分析結果的過度影響。
適用于小樣本：
在小樣本情況下，參數檢驗的效力可能會降低，而非參數檢驗仍然可以提供有效的分析結果。
非參數檢驗通常不需要對總體參數進行估計，因此在小樣本情況下更加穩定。