En las estadísticas, prueba (pronunciación de Kuiper del de Kuiper: /k œypəʁ/ ) es estrechamente vinculado a la prueba más bien conocida de Kolmogorov-Smirnov (o a la prueba de K-S como se llama a menudo). Como con la prueba de K-S, el ^{&minus del D + y del D de las estadísticas de la discrepancia;} representan la desviación máxima arriba y abajo de las dos funciones de distribución acumulativa que son comparadas. El truco con la prueba de Kuiper es utilizar el D ⁺  de la cantidad; +  ^{&minus del D ;} como la estadística de prueba. Este pequeño cambio hace la prueba de Kuiper tan sensible en las colas como en el mediano y también le hace transformaciones cíclicas inferiores invariantes de la variable independiente. La prueba del Anderson-Querido es otra prueba que proporciona sensibilidad igual en las colas como el punto medio, pero no proporciona la invariación cíclica.

Esta invariación bajo transformaciones cíclicas hace la prueba de Kuiper inestimable al probar para las variaciones por la época del año o del día de la semana o de hora. Un ejemplo sería probar la hipótesis que las computadoras fallan más durante algunas veces del año que otros. Para probar esto, recogeríamos las fechas las cuales el sistema de la prueba de computadoras había fallado y construiríamos una función de distribución empírica . La hipótesis nula es que las faltas son el uniformemente distribuido. La estadística de Kuiper no cambia si cambiamos el principio del año y no requiere que nosotros las faltas del compartimiento en meses o los similares.

Sin embargo, esta prueba tiende a faltar el hecho de que las faltas ocurren solamente el fines de semana, desde fines de semana se separa a través del año. Esta inhabilidad de distinguir distribuciones con una forma comb-like de distribuciones continuas es un problema dominante con todas las estadísticas basadas en una variante de la prueba de K-S.