非参数检验方法有如下特点：
1.它一般不需要严格的前提假设。这是它与参数检验相比的最大优点。几乎每种参数检验都有一些严格假设，若不满足这些假设仍然用参数方法处理，很有可能得出错误结论，而进行非参数检验不必过多考虑那些假设条件，非常方便。
2.非参数检验特别适用于顺序资料（等级变量），在心理与教育等行为科学领域，很多变量属于顺序水平的，目前还达不到等距水平，处理这类资料离不开非参数方法。
3.非参数检验很适用于小样本，且方法简单。心理学研究领域中，进行一些规模较大、设计较复杂的实验时，常常在正式实验之前需要做一些实验，这时被试少且要求结果尽快处理，用非参数方法很方便。
4.非参数方法最大的不足是未能充分利用资料的全部信息。在符号检验法中只考虑数据的符号，忽视其大小；在秩和法及其他求等级和的方法中，虽然考虑到数据的大小，但是在将原始数据转换成等级时，丢失了许多信息。所以，对于符合参数检验的资料，非参数检验的检验效能较低。如果某些资料既可以用参数方法也可以用非参数方法，则应使用参数方法；若所得资料不满足参数法要求的前提条件，则宁可浪费一部分信息而使用非参数方法，也不应该冒增大错误结论的风险去使用参数方法。
5.非参数方法目前还不能处理“交互作用”。
其中，对总体分布的假定要求不严格，条件很宽，这是非参数统计问题中的一个最重要特点，因而使得针对这种问题而构造的非参数统计方法，不至于因为对总体分布的假定不当而导致重大错误，所以它往往有较好的稳健性。但正是因为非参数统计方法需要照顾范围很广的分布，在某些情况下其效率会降低。
