A statisztikákban néhány témakör van felosztva. Az egyik meggyőződés, amely gyorsan eszébe jut, a leíró és a megkülönböztetés következtetési statisztikák. A statisztika fegyelemének más módjai is vannak. Az egyik ilyen módszer a statisztikai módszerek parametrikus vagy nem paraméteres osztályozása.
A módszereket az alapján osztályozzuk, hogy mit tudunk a vizsgált populációról. A paraméteres módszerek általában az első módszerek, amelyeket egy bevezető statisztikai kurzuson tanulmányoztak. Az alapötlet az, hogy létezik egy rögzített paraméter, amely meghatározza a valószínűségi modellt.
A paraméteres módszerek gyakran azok, amelyek esetében tudjuk, hogy a populáció megközelítőleg normális, vagy normál eloszlást alkalmazhatunk, miután meghívtuk a központi határ tétel. A normál eloszlásnak két paramétere van: az átlag és a szórás.
A paraméteres módszerekkel ellentétben a nem paraméteres módszereket definiáljuk. Ezek olyan statisztikai technikák, amelyekre vonatkozóan nem kell feltételezni a vizsgált populáció paramétereit. Valójában a módszerek nem függenek az érdeklődő populációtól. A paraméterek halmaza már nem rögzített, és az általunk használt eloszlás sem. Ez az oka annak, hogy a nem paraméteres módszereket elosztási mentes módszereknek is nevezik.
A nem paraméteres módszerek népszerűsége és befolyása számos okból növekszik. A fő ok az, hogy nem annyira korlátozzuk, mint amikor parametrikus módszert alkalmazunk. Nem kell annyira feltevést tennünk a népességgel kapcsolatban, amellyel dolgozunk, mint amit paraméteres módszerrel kell tennünk. Ezen nem paraméteres módszerek közül sok könnyen alkalmazható és megérthető.
A statisztikák felhasználásának többféle módja van annak, hogy egy középérték megbízhatósági intervallumát megtalálja. Egy paraméteres módszer magában foglalná egy hibahatár kiszámítását egy képlettel, és a populáció középértékének becslését egy minta átlaggal. Egy nem paraméteres módszer a konfidencia középérték kiszámításához a bootstrapping használatát foglalja magában.
Miért van szükség mind parametrikus, mind nem paraméteres módszerre az ilyen típusú problémákhoz? A paraméteres módszerek sokszor hatékonyabbak, mint a megfelelő nem paraméteres módszerek. Noha a hatékonyság ilyen különbsége általában nem olyan nagy kérdés, vannak olyan esetek, amikor meg kell vizsgálnunk, melyik módszer a hatékonyabb.