Nem sempre os pressupostos de normalidade e de homogeneidade de variâncias são atendidos. A estatística dos testes não paramétricos não utiliza os ...

As desvantagens dos testes não paramétricos são: 1. Menor poder estatístico: Os testes não paramétricos geralmente possuem menor sensibilidade para detectar diferenças entre grupos quando comparados aos testes paramétricos. Isso significa que é mais difícil encontrar diferenças estatisticamente significativas usando testes não paramétricos, mesmo que elas existam na população. 2. Menor precisão: Os testes não paramétricos tendem a ter intervalos de confiança mais amplos e estimativas menos precisas em comparação com os testes paramétricos. Isso ocorre porque os testes não paramétricos não levam em consideração a distribuição dos dados, o que pode levar a estimativas menos precisas. 3. Restrições na análise: Alguns testes não paramétricos possuem restrições em relação ao tipo de dados que podem ser analisados. Por exemplo, o teste de Mann-Whitney é adequado apenas para comparação de duas amostras independentes, enquanto o teste de Kruskal-Wallis é usado para comparar três ou mais amostras independentes. Portanto, os testes não paramétricos podem não ser adequados para todas as situações de análise. 4. Menor familiaridade: Os testes não paramétricos são menos conhecidos e menos utilizados em comparação com os testes paramétricos. Isso pode dificultar a interpretação dos resultados e a comunicação dos achados para outros pesquisadores. É importante ressaltar que, apesar das desvantagens, os testes não paramétricos são úteis em situações em que os pressupostos dos testes paramétricos não são atendidos, como quando os dados não seguem uma distribuição normal ou quando as variâncias não são homogêneas.