Ve statistice je několik oddílů témat. Jedno rozdělení, které rychle přijde na mysl, je rozlišení mezi popisným a inferenciální statistika. Existují i jiné způsoby, jak můžeme oddělit disciplínu statistik. Jedním z těchto způsobů je klasifikace statistických metod jako parametrických nebo neparametrických.
Metody jsou klasifikovány podle toho, co víme o populaci, kterou studujeme. Parametrické metody jsou obvykle prvními metodami studovanými v úvodním kurzu statistiky. Základní myšlenkou je, že existuje soubor pevných parametrů, které určují pravděpodobnostní model.
Parametrické metody jsou často ty, u kterých víme, že populace je přibližně normální, nebo se můžeme přiblížit pomocí normálního rozdělení poté, co vyvoláme teorém centrálního limitu. Pro normální rozdělení existují dva parametry: průměr a směrodatná odchylka.
Na rozdíl od parametrických metod budeme definovat neparametrické metody. Jedná se o statistické techniky, u kterých nemusíme předpokládat parametry pro populaci, kterou studujeme. Ve skutečnosti tyto metody nezávisí na zájmové populaci. Sada parametrů již není pevná a ani distribuce, kterou používáme. Z tohoto důvodu jsou neparametrické metody označovány také jako metody bez distribuce.
Neparametrické metody rostou v popularitě a vlivu z mnoha důvodů. Hlavním důvodem je, že nejsme omezeni tolik, jako když používáme parametrickou metodu. Nepotřebujeme dělat tolik předpokladů o populaci, se kterou pracujeme, jako s parametrickou metodou. Mnoho z těchto neparametrických metod lze snadno použít a pochopit.
Existuje několik způsobů, jak použít statistiky k nalezení intervalu spolehlivosti o průměru. Parametrická metoda by zahrnovala výpočet meze chyby u vzorce a odhad průměrné populace s průměrem vzorku. Neparametrická metoda pro výpočet průměru spolehlivosti by zahrnovala použití bootstrappingu.
Proč pro tento typ problému potřebujeme parametrické i neparametrické metody? Mnohokrát jsou parametrické metody účinnější než odpovídající neparametrické metody. Přestože tento rozdíl v účinnosti obvykle není tak velkým problémem, existují případy, kdy musíme zvážit, která metoda je efektivnější.