Os testes não paramétricos apresentam algumas vantagens em relação às técnicas clássicas, como: 1. Não exigem a suposição de normalidade dos dados; 2. São mais robustos a outliers e dados extremos; 3. Podem ser aplicados em dados ordinais ou categóricos; 4. Não exigem a homogeneidade de variâncias entre os grupos; 5. São mais flexíveis e podem ser aplicados em diferentes situações. No entanto, é importante lembrar que os testes não paramétricos também apresentam algumas desvantagens, como menor poder estatístico em algumas situações e menor precisão em comparação com os testes paramétricos quando as suposições são atendidas.
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