Postoji nekoliko podjela tema u statistikama. Jedna podjela koja brzo pada na pamet je razlikovanje između deskriptivnog i inferencijalna statistika. Postoje i drugi načini na koje možemo izdvojiti statističku disciplinu. Jedan od tih načina je klasificiranje statističkih metoda bilo parametričnih ili neparametrijskih.
Metode su klasificirane prema onome što znamo o populaciji koju proučavamo. Parametrijske metode su obično prve metode proučavane u uvodnom tečaju statistike. Osnovna ideja je da postoji skup fiksnih parametara koji određuju model vjerojatnosti.
Parametrijske metode su često one za koje znamo da je populacija približno normalna, ili se možemo približiti upotrebom normalne raspodjele nakon poziva na središnji granični teorem. Za normalnu raspodjelu postoje dva parametra: srednja i standardna devijacija.
Za razliku od parametarskih metoda, definirat ćemo neparametrijske metode. To su statističke tehnike za koje ne moramo pretpostavljati parametre za populaciju koju proučavamo. Doista, metode nemaju nikakvu ovisnost o populaciji koja vas zanima. Skup parametara više nije fiksiran, niti je raspodjela koju koristimo. Iz tog se razloga neparametrijske metode nazivaju i metodama bez distribucije.
Neparametrijske metode rastu u popularnosti i utjecaju iz više razloga. Glavni razlog je taj što nismo ograničeni toliko koliko kada koristimo parametrijsku metodu. Ne trebamo iznositi toliko pretpostavki o populaciji s kojom radimo kao o onome što moramo napraviti parametričnom metodom. Mnoge od ovih neparametrijskih metoda lako je primijeniti i razumjeti.
Postoji više načina korištenja statistika za pronalazak intervala pouzdanosti o prosjeku. Parametrijska metoda uključuje izračun margine pogreške s formulom, a procjena populacije znači s prosjekom uzorka. Neparametrijska metoda za izračunavanje srednje vrijednosti povjerenja uključivala bi uporabu početnog pokretanja.
Zašto su za ovu vrstu problema potrebne i parametričke i neparametričke metode? Mnogo su puta parametrijske metode učinkovitije od odgovarajućih neparametrijskih metoda. Iako ta razlika u učinkovitosti obično nije toliko bitna, postoje slučajevi u kojima moramo razmotriti koja je metoda učinkovitija.