Olá, Kaluce, tudo bem?
Em geral, a escolha entre testes paramétricos e não paramétricos depende de algumas condições, como a normalidade dos dados e a homogeneidade das variâncias. Para amostras pequenas (n <= 30), a preocupação com a normalidade dos dados é ainda mais relevante, pois a robustez dos testes paramétricos, como o teste t, pode ser comprometida. Para uma melhor compreensão abordei os assuntos em tópicos abaixo:
Teste de Normalidade: Se o teste de normalidade indicar que os dados seguem uma distribuição normal (p > 0,05), você pode considerar o uso de testes paramétricos, mesmo com amostras pequenas. Isso porque o teste paramétrico, como o teste t, é mais poderoso quando as suposições de normalidade são atendidas.
Homogeneidade das Variâncias (Levene): Aqui é importante ter cautela. A homogeneidade não substitui a normalidade. Se o teste de normalidade falhou ($p < 0,05$), o ideal é usar um teste não paramétrico, mesmo que o teste de Levene diga que as variâncias são iguais. A igualdade de variâncias é apenas uma das premissas do Teste t, não a principal.
Decisão Final: Se ambos os testes (normalidade e homogeneidade das variâncias) indicam que as suposições são atendidas, você está no caminho certo ao usar testes paramétricos. Mas, se alguma das suposições não for atendida, principalmente em amostras pequenas, pode ser mais seguro optar por testes não paramétricos, como o teste de Mann-Whitney ou o teste de Wilcoxon, que não assumem normalidade.
Lembre-se de que cada conjunto de dados pode ter suas peculiaridades, e a escolha do teste deve sempre considerar o contexto e as características específicas dos dados que você está analisando.
Espero ter ajudado.
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