回答:
それは、あなたが「簡潔」で何を意味するか、どんな種類の治療を求めているか（数学と概念、直観を含む）、どのようなテクニックを含めたいかによって異なります。
本から始めて、複数の本を読むことを強くお勧めします。
Conoverの「Practical Nonparametric Statistics」は優れており、どのリストにも含めることに間違いはないと思います。
ダニエルの「応用ノンパラメトリック統計」は非常に優れており、そのサイズはかなり包括的です。
私は、NeaveとWorthingtonの「配布フリーテスト」が最初に出たとき（そして、多くの点で、今でもそうです）は非常に読みやすいと感じました。最近のコードは多少古くなっているように見えますが、その一方で、一般的に翻訳するのに十分なほど読みやすくなっています。あなたがそれを見つけることができればそれは良い紹介です。新品を購入しない場合は、中古品を受け取る価値のある方。
何十冊もの良い本があり、私が述べた3冊より古いものもあれば、新しいものもあります。いくつかは、私が述べたものよりあなたによく合うかもしれません。私は大学の図書館から始めて、上記のタイトルのような用語を含む検索をブラウジングし、可能であれば、近くのものを確認します。
それらのいくつかを読み、あなたが好きないくつかを見つけてください。
私が学部生としてノンパラメトリックスを行ったとき、推奨読書には8冊くらいの本があったかもしれません。それらのどれもが他のほとんどが欠けていた何かを持っていました。全部見ていただけて良かったです。
あなたの研究分野がソフトサイエンス（例えば、心理学、社会学、教育）である場合、シーゲルとカステランによる行動科学のためのノンパラメトリック統計（McGraw-Hill Book Company）をお勧めします。（1988年の第2版があります）。序文から：
特徴的な機能は、実際のデータへの各手順の適用の段階的な概要です。
キャロル、ワンドらによる「セミパラメトリック回帰」を見つけました。かなり読みやすいように。それは時代遅れですが、サイモンウッドの簡潔でありながら緻密なGAMの本に進む前に始めるのは良いことです。
これらの本は両方とも、非パラメトリック統計のすべてではない、ペナルティ付きスプライン回帰モデルに焦点を当てています。しかし、間違いなく最も応用的な人々にとって有用です。
ラリー・ワッサーマンのすべてのノンパラメトリック統計が言及されていないことに驚いた。
比較的簡潔なサイズの素晴らしい本だと思います。特に、誰かがパラメトリック統計の背景をすでに持っている場合、この本は、「基礎となる仮定の数をできるだけ少なくすることを目的とする統計的手法」について非常に新鮮な見方を提供します。私は他の序論/入門書ほど簡潔ではありませんでした。これは、自分の好みに応じて、良いことにも悪いことにもなります。この本の唯一の「デルタ」は、ランクテストを実際にはカバーしていないことです。