非参数检验对总体分布不做严格假定， 又称任意分布检验， 特别适用于计量信息较弱的资料， 往往仅依据数据的顺序、 等级资料即可进行统计推断， 在实践中得到了极为广泛的应用。 因此， 当总体分布未知， 数据结果不能满足某些总体参数的假定条件时必须用非参数检验。 还有另外一种情况， 比如通常假定样本是从同一总体中随机抽取的， 这就会假定独立样本是同分布， 但是有时要在非参数模型前提下对“一组独立样本是否是同分布的？ ”、“两个变量是否独立?”、“两组样本是否取自同一总体?”进行检验， 对两组正态样本的均值进行比较等等。
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， 而非参数检验不必过多考虑那些假设条件， 非常方便。 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。
（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。