Непараметрические тесты для обработки данных целесообразно использовать в следующих случаях:

• Когда данные не соответствуют допущениям о распределении. 4 Например, если доступные для анализа данные свидетельствуют о том, что допущения о распределении параметрического теста не выполняются. 4
• Когда данные представлены в рангах. 4 Например, если исходные данные уже ранжированы, а параметрические тесты обычно требуют более точную шкалу измерения, чем ранги. 4
• Когда проверяемая гипотеза не связана с параметром. 4 Например, если нужно проверить гипотезу о среднем по совокупности, но t-тест или z-тест не подходят, поскольку выборка мала и может быть отобрана из явно ненормально распределённой совокупности. 4

Непараметрические методы наиболее приемлемы, когда объём выборок мал. 1 Если данных много (например, n > 100), то не имеет смысла использовать непараметрические критерии. 1

Выбор метода зависит от конкретной задачи и условий исследования.