Statistikas on mõned teemajaotused. Üks jaotus, mis kiiresti meelde tuleb, on eristamine kirjeldava ja järeldatav statistika. On ka teisi võimalusi statistika distsipliini eraldamiseks. Üks neist viisidest on klassifitseerida statistilised meetodid kas parameetrilisteks või mitteparameetrilisteks.
Meetodeid liigitatakse selle järgi, mida me uuritava elanikkonna kohta teame. Parameetrilised meetodid on tavaliselt esimesed sissejuhatava statistikakursuse käigus uuritud meetodid. Põhiidee on see, et on olemas fikseeritud parameetrite kogum, mis määravad tõenäosusmudeli.
Parameetrilised meetodid on sageli sellised, mille puhul me teame, et üldkogum on ligikaudu normaalne, või saame ligikaudse väärtuse abil kasutada normaaljaotust pärast seda, kui oleme kutsunud keskne piiriteoreem. Normaalse jaotuse jaoks on kaks parameetrit: keskmine ja standardhälve.
Parameetriliste meetoditega erinevalt määratleme mitteparameetrilised meetodid. Need on statistilised tehnikad, mille puhul ei pea me uuritavale elanikkonnale parameetreid eeldama. Tõepoolest, meetodid ei sõltu huvipakkuvast elanikkonnast. Parameetrite komplekt pole enam fikseeritud ja ka meie poolt kasutatav jaotus. Just sel põhjusel nimetatakse mitteparameetrilisi meetodeid ka jaotusevabadeks meetoditeks.
Mitteparameetriliste meetodite populaarsus ja mõju on kasvav mitmel põhjusel. Peamine põhjus on see, et meid ei piira nii palju kui parameetrilise meetodi kasutamisel. Me ei pea tegema nii palju eeldusi elanikkonna kohta, millega me töötame, kui seda, mida peame tegema parameetrilise meetodi abil. Paljusid neist mitteparameetrilistest meetoditest on lihtne rakendada ja mõista.
Keskmise usaldusvahemiku leidmiseks on statistika kasutamiseks mitu võimalust. Parameetriline meetod hõlmab veamarginaali arvutamist valemiga ja üldkogumi keskmise hindamist valimi keskmisega. Mitteparameetriline usalduskindluse keskmise arvutamiseks kasutataks alglaadimist.
Miks vajame seda tüüpi probleemide jaoks nii parameetrilisi kui ka mitteparameetrilisi meetodeid? Mitu korda on parameetrilised meetodid tõhusamad kui vastavad mitteparameetrilised meetodid. Ehkki see tõhususe erinevus pole tavaliselt nii suur probleem, on siiski juhtumeid, kus peame kaaluma, milline meetod on tõhusam.