Test Statistici Non Parametrici

I test (o test) non parametrici (distribution-free) sono metodi statistici per la verifica di ipotesi che non assumono che i dati seguano una specifica distribuzione di probabilità (es. normale), rendendoli robusti a deviazioni dalla normalità, outlier e dati ordinali. Il test U di Mann-Whitney (1947) e il test di Kruskal-Wallis (1952) estendono la verifica di ipotesi oltre i vincoli delle assunzioni parametriche. Essenziali in biologia, medicina, psicologia e in ogni campo in cui i dati sono non normali, fortemente asimmetrici o misurati su scale ordinali (classifiche, valutazioni), i test non parametrici forniscono inferenze valide quando le assunzioni parametriche falliscono.