Има няколко разделения на теми в статистиката. Едно разделение, което бързо ни идва на ум, е разграничаването между описателно и инфекциозна статистика. Има и други начини, по които можем да отделим дисциплината на статистиката. Един от тези начини е класифицирането на статистическите методи като параметрични или непараметрични.
Методите са класифицирани според това, което знаем за населението, което изучаваме. Параметричните методи обикновено са първите методи, изучавани във въвеждащ курс по статистика. Основната идея е, че има набор от фиксирани параметри, които определят вероятностния модел.
Параметричните методи често са тези, за които знаем, че популацията е приблизително нормална, или можем да приблизително използваме нормално разпределение, след като се позовем на централна гранична теорема. Има два параметъра за нормално разпределение: средното и стандартното отклонение.
За да контрастираме с параметричните методи, ще дефинираме непараметричните методи. Това са статистически техники, за които не е необходимо да правим никакви предположения за параметри за населението, което изучаваме. Всъщност методите нямат никаква зависимост от интересуващата се популация. Наборът от параметри вече не е фиксиран и нито разпределението, което използваме. Поради тази причина непараметричните методи също се наричат методи без разпространение.
Непараметричните методи нарастват по популярност и влияние по редица причини. Основната причина е, че не сме ограничени толкова, колкото когато използваме параметричен метод. Не е необходимо да правим толкова предположения за населението, с което работим, както това, което трябва да направим с параметричен метод. Много от тези непараметрични методи са лесни за прилагане и разбиране.
Има няколко начина за използване на статистически данни за намиране на интервал на доверие за средно ниво. Параметричен метод ще включва изчисляване на граница на грешка с формула, а оценката на средната съвкупност с проба средно. Непараметричният метод за изчисляване на средната стойност на доверието би включвал използването на начално зареждане.
Защо са ни нужни параметрични и непараметрични методи за този тип проблеми? Много пъти параметричните методи са по-ефективни от съответните непараметрични методи. Въпреки че тази разлика в ефективността обикновено не е толкова голям проблем, има случаи, в които трябва да разгледаме кой метод е по-ефективен.