Imagine que você, ao seguir o método de análise definido previamente para, por exemplo comparar dois grupos independentes descobre que seus dados não atendem às premissas da técnica estatística que deseja usar. Em especial, a distribuição normal dos dados.
Em pesquisa essa é uma situação comum. Muitos dos atributos que queremos medir, na verdade, não são distribuídos normalmente (por exemplo: depressão e autoestima). E quando você não atende às suposições paramétricas uma alternativa é usar uma técnica não paramétrica (ou de distribuição livre). No exemplo, o teste U de Mann-Whitney pode ser usado para testar as diferenças entre dois grupos independentes em uma medida contínua.
Este teste é a alternativa não paramétrica ao teste t para amostras independentes. Em vez de comparar as médias dos dois grupos, como no caso do teste t, o teste U de Mann-Whitney na verdade compara as medianas. Ele converte as pontuações na variável contínua em classificações entre os dois grupos. Em seguida, avalia se as classificações dos dois grupos diferem significativamente. À medida que as pontuações são convertidas em classificações, a distribuição real das pontuações não importa.
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