非參數檢驗方法有以下一些局限性：
一、檢驗效能相對較低
通常需要較大樣本量：與參數檢驗相比，非參數檢驗在相同顯著性水平下往往需要更大的樣本量才能達到與參數檢驗相當的檢驗效能。這是因為非參數檢驗在分析數據時通常沒有充分利用數據的全部信息，而只是基于數據的某些相對位置或分布特征進行檢驗。
例如，在比較兩組數據的均值差異時，如果數據滿足正態分布假設，使用參數檢驗（如 t 檢驗）可能只需要較小的樣本量就能檢測出顯著差異。但如果使用非參數檢驗（如 Wilcoxon 秩和檢驗），可能需要更大的樣本量才能達到相同的檢測能力。
對小差異不敏感：非參數檢驗對于數據中的微小差異可能不太敏感。由于非參數檢驗通常基于數據的相對位置或分布特征，對于數據中的細微變化可能難以檢測到。而參數檢驗可以利用數據的具體數值進行分析，對小差異可能更敏感。
例如，在一些對差異要求較高的研究中，如藥物療效的細微差異比較，非參數檢驗可能無法準確檢測出這些小差異，從而影響研究的準確性。
二、信息損失
數據轉化可能導致信息丟失：許多非參數檢驗方法需要將原始數據進行轉化，如將數據轉化為秩次。在這個過程中，可能會丟失一些數據的原始信息。例如，數據的具體數值大小關系可能在轉化為秩次后變得不那么明顯，從而導致一些信息的丟失。
例如，在進行 Wilcoxon 秩和檢驗時，將數據轉化為秩次后，只考慮了數據的相對大小關系，而丟失了數據的具體數值信息。這可能會影響對數據的深入分析和理解。
無法充分利用數據特征：非參數檢驗通常不能像參數檢驗那樣充分利用數據的特定特征。例如，參數檢驗可以根據數據的均值、方差等參數進行分析，這些參數可以反映數據的集中趨勢和離散程度等特征。而非參數檢驗往往只能基于數據的一般分布特征進行分析，無法充分利用數據的具體特征。
例如，在一些需要考慮數據特定特征的研究中，如具有特定分布的數據或需要考慮數據的方差穩定性的情況，非參數檢驗可能無法提供足夠準確的分析結果。
三、適用范圍有限
某些情況下不適用：雖然非參數檢驗適用于多種數據類型和分布情況，但在某些特定情況下，非參數檢驗可能不適用。例如，當數據具有特定的結構或關系時，非參數檢驗可能無法有效地進行分析。
例如，在時間序列數據中，如果數據存在自相關性或趨勢性，非參數檢驗可能無法準確地檢測出數據中的差異或關聯性。此時，可能需要使用專門針對時間序列數據的分析方法。
不能進行復雜的模型擬合：非參數檢驗通常不能像參數檢驗那樣進行復雜的模型擬合。參數檢驗可以通過建立數學模型，如線性回歸模型、方差分析模型等，來分析數據之間的關系。而非參數檢驗往往只能進行簡單的差異比較或關聯性分析，無法進行復雜的模型擬合。
例如，在研究多個變量之間的關系時，參數檢驗可以通過建立多元回歸模型來分析變量之間的線性關系。而非參數檢驗可能無法進行這樣的復雜分析，限制了其在一些需要進行模型擬合的研究中的應用。