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Os testes não paramétricos fazem suposições fortes sobre a distribuição dos dados.
Os testes não paramétricos são menos robustos a outliers do que os testes paramétricos.
Os testes não paramétricos utilizam os valores reais dos dados em vez de seus postos.
Os testes não paramétricos são mais flexíveis e podem ser usados quando os dados não atendem às suposições dos testes paramétricos.
Os testes não paramétricos não podem ser aplicados a dados ordinais.