Непараметрические методы считаются безопаснее параметрических при анализе данных, потому что они зависят от меньшего числа предположений. 1 Это позволяет адаптировать их к более широкому диапазону типов и распределений данных, даже если они не полностью соответствуют условиям параметрического тестирования. 5

Такая универсальность гарантирует доступность статистического анализа, даже если данные не полностью соответствуют идеальным условиям параметрического тестирования, что обеспечивает целостность и надёжность анализа. 5

Однако у непараметрических методов есть и недостаток: в тех случаях, когда параметрический метод подходит, они имеют меньшую статистическую мощность. 1 Другими словами, для того чтобы сделать выводы с той же уверенностью, может потребоваться больший размер выборки. 1

Выбор между параметрическими и непараметрическими методами зависит от конкретных условий и целей анализа данных.