In generale i test non parametrici dovrebbero essere preferiti quando i dati non si distribuiscono secondo una normale, o comunque non si è in grado di dimostrarlo, ad esempio per numerosità ridotta. Tuttavia non è sempre agevole per il ricercatore scegliere il test adeguato ai suoi dati. Questo breve testo si propone di aiutare a scegliere il test non parametrico opportuno a seconda del campione di dati di partenza, presentando in modo schematico i principali test per campioni indipendenti e non indipendenti (appaiati).