Постоји неколико подјела тема у статистици. Једна подјела која брзо пада на памет је разликовање између дескриптивног и инференцијалне статистике. Постоје и други начини на које можемо издвојити дисциплину статистике. Један од тих начина је класификација статистичких метода или параметарских или непараметријских.
Методе су класификоване према ономе што знамо о популацији коју проучавамо. Параметријске методе су обично прве методе проучаване у уводном курсу статистике. Основна идеја је да постоји скуп фиксних параметара који одређују модел вероватноће.
Параметријске методе су често оне за које знамо да је популација приближно нормална, или их можемо приближити употребом нормалне дистрибуције након што позовемо централна гранична теорема. Постоје два параметра за нормалну дистрибуцију: средња и стандардна девијација.
За разлику од параметарских метода, дефинисаћемо непараметричке методе. Ово су статистичке технике за које не морамо претпостављати параметре за популацију коју проучавамо. Заиста, методе немају никакву зависност од популације која нас занима. Скуп параметара више није фиксиран, нити дистрибуција коју користимо. Из тог разлога се непараметријске методе називају и методама без дистрибуције.
Непараметријске методе расту у популарности и утицају из више разлога. Главни разлог је тај што нисмо толико ограничени као када користимо параметријску методу. Не треба да дајемо толико претпоставки о популацији са којом радимо као о ономе што морамо да направимо параметријском методом. Многе од ових непараметријских метода је лако применити и разумети.
Постоји више начина кориштења статистика за проналажење интервала поузданости о просјеку. Параметријска метода би укључивала израчунавање грешке грешке с формулом, и процену просека становништва са просечном узорком. Непараметријска метода за израчунавање средње вредности поузданости укључивала би употребу почетног покретања.
Зашто су за ову врсту проблема потребне и параметричке и непараметричке методе? Много пута су параметријске методе ефикасније од одговарајућих непараметријских метода. Иако ова разлика у ефикасности обично није толико велика ствар, постоје случајеви где морамо размотрити која је метода ефикаснија.