Преимущества непараметрических методов анализа данных:

• применимы в случае, когда исследуемая величина не имеет нормальной распределённости; 1
• применимы для анализа атрибутивных признаков; 1
• применимы для проверки утверждений, не относящихся к параметрам распределений; 1
• используют в большинстве случаев более простые по сравнению с параметрическими методами вычисления; 1
• более просты для понимания. 1

Недостатки непараметрических методов:

• обладают меньшей чувствительностью, чем параметрические методы; 1
• как правило, используют меньший объём информации по сравнению с параметрическими аналогами; 1
• обладают меньшей эффективностью, чем параметрические аналоги; 1
• потенциальная трудоёмкость при применении к большим массивам данных. 3