Las distribuciones no centrales (t, F y de chi-cuadrada) se pueden derivar de muestras de variables aleatorias normales con una media diferente de cero. Estas distribuciones no centrales se diferencian de las distribuciones centrales por un parámetro de no centralidad. El parámetro de no centralidad es útil para describir estadísticos de prueba comúnmente utilizados, donde el parámetro de no centralidad representa el grado en que la media del estadístico de prueba se desvía de su media cuando la hipótesis nula es verdadera.