Paramétrique ou non paramétrique?

Pour utiliser des tests paramétriques afin d'évaluer la signification statistique, nous devons confirmer que nos hypothèses d'aléatorité, de normalité et d'indépendance sont respectées. La plupart des expérimentations en ligne menées en pratique respectent ces hypothèses lorsque le volume de trafic est élevé. Toutefois, selon votre domaine d'expérimentation et votre secteur, il n'est pas rare de rencontrer des cas où l'une ou l'autre de ces hypothèses est violée. Dans ce cas, il est plus prudent d'opter pour le test non paramétrique approprié, qui n'exige pas d'hypothèses strictes sur les données.