Testes Não-paramétricos

Os métodos acima são válidos na maioria das ocasiões, mas algumas vezes métodos alternativos são necessários.

Note que para amostras pequenas é necessário assumir que a distribuição populacional não é muito diferente de uma Normal. Em geral, isso não é um problema, mas em alguns casos isso pode ser.

Exemplos em que os testes t não são apropriados são aqueles nos quais:

1. a natureza dos dados implica inevitávelmente numa distribuição extremamente assimétrica ou;
2. os dados não estão numa escala numérica e não faz sentido calcular uma média.

Por exemplo, se tivessemos um escore de dor variando de 1 a 20, a mediana teria uma interpretação mais coerente do que a média.

Estes métodos não-paramétricos não fazem suposições acerca da distribuição de onde vieram os dados. Eles se baseiam na ordem (postos, ranks) dos dados.

Embora este procedimento possa parecer melhor, estes métodos são muito menos poderosos, e invariavelmente não fornecem intervalos de confiança.

Então um conselho é utilizá-los quando as suposições dos outros métodos realmente não parecerem razoáveis.