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Immagina di confrontare la durata delle sessioni tra due gruppi di pagine: quelle con featured snippet e quelle senza. Prendi i dati, esegui un test t di Student, e il p-value è 0,08. Non significativo, apparentemente. Ma guardando i dati, noti che le distribuzioni sono fortemente asimmetriche: poche pagine con durate lunghissime, molte con durate brevissime. Il test t assume la normalità della distribuzione, e qui siamo lontani anni luce.

Il test di Wilcoxon è un test non parametrico che non richiede alcuna assunzione sulla forma della distribuzione. Lavora sui ranghi, non sui valori originali: ordina tutti i dati dal più piccolo al più grande e assegna un punteggio basato sulla posizione. Questo lo rende particolarmente utile in SEO, dove molti indicatori (sessioni, CTR, posizioni) sono tutto tranne che normali.

Avete mai lanciato un test A/B e vi siete chiesti se il test giusto sia il t-test o il Wilcoxon? La scelta non è banale: usare il test sbagliato può farvi perdere un risultato significativo — o, peggio, farvi credere significativo ciò che non lo è.

I test statistici si dividono in due grandi famiglie: parametrici e non parametrici. La differenza fondamentale? I primi assumono che i dati seguano una distribuzione nota (di solito la normale); i secondi no. Questa distinzione non è un dettaglio tecnico: determina quali test puoi usare, quanto sono potenti, e quanto puoi fidarti dei risultati.

In questo articolo vediamo le differenze, quando usare l’uno o l’altro, e come la scelta impatta sull’analisi dei dati del tuo sito.

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Test non parametrici: il test di Wilcoxon per dati non normali (con esempi R)

Test statistici parametrici e non parametrici