Descripción: Las estadísticas no paramétricas son métodos estadísticos que no asumen una distribución específica para los datos. Esto significa que pueden ser aplicadas a conjuntos de datos que no cumplen con los supuestos de normalidad requeridos por las pruebas paramétricas. Estas técnicas son especialmente útiles cuando se trabaja con datos ordinales o nominales, donde las medidas de tendencia central y dispersión pueden no ser adecuadas. Las estadísticas no paramétricas son más flexibles y robustas, permitiendo a los investigadores realizar análisis sin la necesidad de transformar los datos o cumplir con estrictos requisitos de distribución. Entre sus características principales se encuentran la capacidad de manejar muestras pequeñas y la resistencia a valores atípicos, lo que las convierte en una herramienta valiosa en diversas disciplinas, desde la psicología hasta la biología. Además, estas técnicas suelen ser más intuitivas y fáciles de interpretar, lo que las hace accesibles para investigadores que no son expertos en estadística. En resumen, las estadísticas no paramétricas ofrecen un enfoque alternativo y poderoso para el análisis de datos, permitiendo a los analistas obtener conclusiones significativas sin las limitaciones impuestas por los métodos paramétricos tradicionales.
