Los métodos no paramétricos no asumen que los datos siguen una distribución específica conocida (como la normal), basándose en su lugar en el orden relativo de las observaciones u otras propiedades más generales, lo que los hace más flexibles pero, en general, algo menos potentes cuando los supuestos de un método paramétrico sí se cumplen realmente.
Cuándo se prefieren
Son la opción más segura cuando el tamaño de muestra es pequeño, cuando hay razones para dudar de que los datos sigan una distribución normal, o cuando se trabaja con datos ordinales que no tienen una escala numérica estrictamente significativa.