Statistica non parametrica

La statistica non parametrica è una parte della statistica in cui si assume che i modelli matematici non necessitano di ipotesi a priori sulle caratteristiche della popolazione (ossia di un parametro), o comunque le ipotesi sono meno restrittive di quelle usate nella statistica parametrica.

In particolare non si assume l'ipotesi che i dati provengano da una popolazione normale o gaussiana. Viene talvolta considerata la "statistica dei piccoli campioni", in quanto è soprattutto in questi casi che l'ipotesi di distribuzione gaussiana è fatta spesso in modo arbitrario e risulta difficile da verificare.

Tuttavia, questa definizione è riduttiva e fuorviante. La statistica non parametrica viene applicata anche in presenza di campioni relativamente grandi, quando i dati presentano caratteristiche che violano le assunzioni parametriche, come forte asimmetria, presenza di outliers, oppure quando si lavora con dati ordinali o di rango.

Va inoltre precisato che, in presenza di grandi campioni, il teorema del limite centrale garantisce che la distribuzione campionaria della media tende alla normalità, indipendentemente dalla distribuzione della popolazione originaria. Questo permette spesso di applicare test parametrici anche quando i dati di partenza non sono normali, sebbene i metodi non parametrici rimangano valide alternative, particolarmente robuste in presenza di violazioni delle assunzioni

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