В предыдущих подразделах рассмотрено применение основных статистико-математических критериев: хи-квадрата (непараметрический критерий) и f-критерия (параметрический критерий). В этом подразделе рассмотрим дополнительно ряд непараметрических критериев, актуальность использования которых непрерывно возрастает.
Непараметрическое тестирование не нуждается в каких-либо предположениях относительно характера распределения генеральной совокупности, из которой взята изучаемая выборка. Это наиболее неприятный момент для параметрических тестов, которые выведены в предположении о нормальности генеральной совокупности. При сравнении двух и более генеральных совокупностей предполагается, что генеральные дисперсии равны. Большинство параметрических тестов требуют, чтобы данные были представлены в интервальной шкале или шкале отношений, в то время как многие непараметрические тесты не включают таких требований к данным.
Непараметрические тесты используются вместо параметрических, когда данные измерены на номинальной или порядковой шкале; когда данные измерены на интервальной или порядковой шкале, но предположение о нормальности не может быть сделано.
По сравнению с параметрическими тестами непараметрическое тестирование имеет следующие преимущества и недостатки.