非参检验是假设检验的一种，在说非参检验之前，我们要先讨论一下非参检验的对立面：“参数检验”。

什么是参数检验？

众所周知，参数检验方法指的是假定了分布类型后，例如正态分布，用求均值、标准差、极差等统计量作为基础，再加工成检验统计量，例如z统计量、t统计量，最后根据这些检验统计量在原假设成立的条件下应该具有的分布及取值的范围，与实际取值比较之后做出最终的判断。

另一类检验问题则不是这样，例如对于分布的正态性或数据独立性检验，可以假定的条件非常宽，例如只假定分布是连续的或对称的，其检验问题针对的有也不是参数的，这类问题称之为非参检验问题。

通常的非参检验有符号检验法、秩和检验法、符号秩和检验法。

像符号检验法是最经常遇见的，比如遇到只取两类状况的计数结果分析问题，像产品的合格与不合格、顾客的满意与不满意等，通常会采用±号的方法代表结果，记+代表合格，-代表不合格，从而比较合格与不合格的是否有显著性差异。

但使用非参检验，通常会使检验功效降低，也就是犯第二类错误的概率增大，简而言之，是数据因为与原假设不符合而被检测出来的可能性要小一些。

因此，能采用参数检验则采用参数检验，不能采用参数检验时才会使用非参检验。