Les lois non centrales (t, F et du Khi deux) peuvent être dérivées à partir d'échantillons de variables aléatoires normales avec une moyenne non nulle. Ces lois non centrales se distinguent des lois centrales par un paramètre de non-centralité. Ce paramètre permet de décrire les statistiques de test les plus couramment utilisées, et représente l'écart entre la moyenne de la statistique de test et cette même moyenne si l'hypothèse nulle est vraie.