Quando os pesquisadores quiserem realizar cálculos estatísticos em seus dados, precisam verificar se atendem a alguns pressupostos para definir se ...

Os testes não paramétricos são utilizados quando os dados não atendem aos pressupostos dos testes paramétricos, como a normalidade e a homogeneidade de variâncias. Entre as vantagens dos testes não paramétricos, podemos citar: 1. Não exigem que os dados sigam uma distribuição normal, o que é uma vantagem quando os dados são assimétricos ou apresentam outliers. 2. São mais robustos a violações dos pressupostos, ou seja, são menos sensíveis a desvios da normalidade ou da homogeneidade de variâncias. 3. Podem ser aplicados a dados ordinais ou categóricos, que não possuem uma escala numérica. Por outro lado, as desvantagens dos testes não paramétricos incluem: 1. São menos potentes do que os testes paramétricos, ou seja, têm menor capacidade de detectar diferenças significativas entre grupos. 2. Podem ser mais difíceis de interpretar, pois não fornecem medidas de efeito tão claras quanto os testes paramétricos. 3. Podem exigir amostras maiores para obter resultados confiáveis, o que pode ser um problema em estudos com amostras pequenas. É importante lembrar que a escolha entre testes paramétricos e não paramétricos depende das características dos dados e dos objetivos da pesquisa, e deve ser feita com cuidado para garantir a validade dos resultados.