Métodos não-paramétricos

Abstract

Recorrer aos testes paramétricos usuais em muitas situações reais, em que dispomos de amostras de pequena dimensão, e a grande variabilidade da magnitude dos dados lança dúvidas sobre a eventual gaussianidade dos dados, parece metodologicamente errado. A abordagem não-paramétrica, em que a magnitude dos dados é moderada por pesos que levam a que apenas se considerem os respectivos sinais, ou os ranks das observações, ou apenas contagens em classes, leva frequentemente a resultados mais fiáveis, e em algumas circunstâncias mais eficientes.