Para responder à sua pergunta sobre testes não paramétricos, é importante entender que esses testes são utilizados quando não se pode assumir que os dados seguem uma distribuição normal ou quando as condições dos parâmetros não são especificadas. Analisando as alternativas: A) Comparar um grupo de dados observado com outro grupo de dados observados - Isso não é específico para testes não paramétricos. B) Comparar um grupo de dados observado com um grupo de dados esperado - Esta é uma abordagem comum em testes não paramétricos, como o teste de qui-quadrado, onde se compara a frequência observada com a frequência esperada. C) Comparar um grupo de dados observado com o grau de liberdade deste mesmo grupo - Isso não faz sentido no contexto de testes não paramétricos. D) Comparar a covariância das variáveis com a variância de cada uma delas separadamente - Isso não é uma abordagem típica para testes não paramétricos. E) Comparar a média dos dados observados com a média dos dados esperados - Embora isso possa ser feito em alguns testes, não é uma característica exclusiva dos testes não paramétricos. A alternativa correta é: B) comparar um grupo de dados observado com um grupo de dados esperado.