Los procedimientos de prueba de hipótesis que se presentaron en las unidades anteriores se basan en la suposición de que las muestras aleatorias se seleccionan de poblaciones normales.
La estadística no paramétrica es una rama de la estadística inferencial que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos.
Características
*Son más fáciles de usar.
*Son aplicables a datos jerarquizados.
*Se pueden utilizar cuando dos series de observaciones vienen de distintas poblaciones.
*Son una alternativa cuando el tamaño de muestra es pequeño.
*Son útiles a un nivel de significancia previamente especificado.
Ventajas
*Pueden utilizarse en diferentes situaciones, ya que requieren de un mínimo número de supuestos sobre la distribución de la población.
*Generalmente, sus métodos son más sencillos, lo que las hace más fáciles de entender.
*Se pueden aplicar en datos no numéricos.
*Facilita la obtención de información particular más importante y adecuada para el proceso de investigación.
Desventajas
*No son pruebas sistemáticas.
*La distribución varía, lo que complica seleccionar la elección correcta.
*Los formatos de aplicación son diferentes y provoca confusión.
*Es posible que se pierda información porque los datos recolectados se convierten en información cualitativa.
*Considera los valores perdidos para obtener información.
*Las hipótesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos.
