Параметрические критерии могут быть неэффективными для анализа данных, не соответствующих нормальному распределению, по нескольким причинам:

• Пренебрежение условиями использования параметрических тестов может увеличивать ошибку 1-го рода. 3 Это вероятность найти различия, где их нет. 3
• Параметрическая статистика в случае отсутствия нормального распределения данных и малого объёма выборки может отклонить нулевую гипотезу об отсутствии взаимосвязи между признаками, в то время как непараметрическая статистика в этой ситуации могла бы наличие этой взаимосвязи опровергнуть. 1
• Параметрический корреляционный анализ очень чувствителен к выбросам и сравнивает средние значения, в то время как непараметрические тесты сравнивают медианные значения, меньше «размазывая шум» в малом объёме данных. 1

Для анализа данных, не соответствующих нормальному распределению, рекомендуется использовать непараметрические критерии. 45