Kolejnym polem zastosowania metod nieparametrycznych są dane, w których występują obserwacje odstające. Metody parametryczne dają wówczas błędne wyniki, gdyż ich założenia nie są spełnione – obserwacje odstające są z definicji przykładem odstępstwa od założonego rozkładu. Metody nieparametryczne, ze względu na mniejszą liczbę założeń, są mniej wrażliwe na takie błędy.
Kolejnym argumentem za użyciem metod nieparametrycznych jest ich prostota. W pewnych przypadkach, nawet jeśli użycie metod parametrycznych jest uzasadnione, metody nieparametryczne prościej zastosować.
Metody parametryczne mają generalnie większą liczbę założeń, szczególnie względem rozkładu populacji. Założenia te nigdy nie są całkowicie spełnioneZałożenia nie są spełnione choćby dlatego, że idealny rozkład ciągły nigdy nie występuje w skwantowanej przyrodzie. Ponadto najczęściej rozważany rozkład normalny ma niezerową gęstość dla każdej liczby rzeczywistej, podczas gdy w przyrodzie każda zmienna jest ograniczona, np. nie istnieją ludzie o ujemnym czy kilometrowym wzroście. Kwestia, czy obserwowane odstępstwa od założeń są dostatecznie małe, by daną metodę parametryczną można było zastosować, jest w dużej mierze decyzją statystyka.