estatística não-paramétrica

As estatísticas não-paramétricas são, tal como as estatísticas paramétricas, técnicas de inferência estatística. Diferem das segundas na medida em que podem ser utilizadas com distribuições de resultados que não obedeçam aos parâmetros da curva normal. Estes testes podem ser utilizados quando os dados experimentais são mensurados com base em escalas de medida ao nível ordinal ou nominal.
O método não-paramétrico coloca os resultados numa ordem de grandeza, portanto, apenas mede a variabilidade dos resultados de forma indireta, ao contrário dos testes paramétricos, que podem medir a proporção exata de variabilidade total dos resultados, que é devida a diferenças entre as situações experimentais, pelo que se pode afirmar que os testes não-paramétricos são menos potentes que os paramétricos e, como tal, podem ter maiores dificuldades em constatar as diferenças significativas quando elas o são.
Exemplo de alguns testes não-paramétricos: teste de Wilcoxon; teste de U Mann-Whitney; teste de Kruskal-wallis; teste de Qui-quadrado; teste de Friedman, entre outros.