डेटा से अनुमान, आकलन और निर्णय निर्माण
t-परीक्षण एक मान्यता पर टेक: डेटा लगभग सामान्य। जब वह विफल (छोटे नमूने, स्पष्ट तिरछापन, भारी पूँछ, क्रमसूचक डेटा) गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण कदम। वे वितरण के आकार के बारे लगभग कोई मान्यता नहीं, आमतौर पर क्रमांकों से कच्चे मानों के बजाय।
दो प्रधान। विलकॉक्सन साइन्ड-रैंक परीक्षण युग्मित t-परीक्षण (मिलान युग्म) का गैर-पैरामीट्रिक समकक्ष। मैन–व्हिटनी U परीक्षण दो-नमूना t-परीक्षण (दो स्वतंत्र समूह) का समकक्ष। दोनों पूछते "क्या ये अधिक बड़े होते?" बिना सामान्यता माने।
स्टॉपवॉच टूटने पर पैरों की दौड़ का न्याय करने की कल्पना करें। आप सटीक समाप्ति समय नहीं पढ़ सकते हैं, लेकिन आप अभी भी देख सकते हैं कि किसने पहले, दूसरे और तीसरे स्थान पर रेखा पार की। वह समाप्ति क्रम, रैंक (ranks), विजेता घोषित करने के लिए पर्याप्त है, और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि समय 10 सेकंड या 10 मिनट अलग था। गैर-पैरामीट्रिक (Non-parametric) परीक्षण उसी तरह काम करते हैं: वे कच्चे मूल्यों को रैंक से बदल देते हैं, ताकि कुछ जंगली आउटलायर (outliers) या एक एकतरफा वितरण फैसले को विकृत न कर सके।