İstatistiklerde birkaç konu bölümü vardır. Hızlıca akla gelen bir bölüm, tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistik. İstatistik disiplini ayırabilmemiz için başka yollar da var. Bu yollardan biri, istatistiksel yöntemleri parametrik veya parametrik olmayan olarak sınıflandırmaktır.
Yöntemler çalıştığımız nüfus hakkında bildiklerimize göre sınıflandırılır. Parametrik yöntemler tipik olarak bir giriş istatistik dersinde incelenen ilk yöntemlerdir. Temel fikir, bir olasılık modelini belirleyen bir dizi sabit parametrenin olmasıdır.
Parametrik yöntemler genellikle popülasyonun yaklaşık normal olduğunu bildiğimiz yöntemlerdir veya çağırdıktan sonra normal bir dağılım kullanarak yaklaşık olarak Merkezi Limit Teoremi. Normal dağılım için iki parametre vardır: ortalama ve standart sapma.
Parametrik yöntemlerin aksine, parametrik olmayan yöntemleri tanımlayacağız. Bunlar, üzerinde çalıştığımız nüfus için herhangi bir parametre varsayımı yapmak zorunda olmadığımız istatistiksel tekniklerdir. Gerçekten de, yöntemlerin ilgili popülasyona bağımlılığı yoktur. Parametre kümesi artık sabit değildir ve kullandığımız dağıtım da değildir. Bu nedenle parametrik olmayan yöntemlere dağıtımdan bağımsız yöntemler de denir.
Parametrik olmayan yöntemler popülaritesi ve etkisi çeşitli nedenlerle artmaktadır. Bunun ana nedeni parametrik bir yöntem kullandığımız kadar kısıtlanmamamızdır. Çalıştığımız nüfus hakkında parametrik bir yöntemle yapmak zorunda olduğumuz kadar fazla varsayım yapmamız gerekmiyor. Bu parametrik olmayan yöntemlerin çoğunun uygulanması ve anlaşılması kolaydır.
Bir ortalama hakkında bir güven aralığı bulmak için istatistikleri kullanmanın birden çok yolu vardır. Parametrik bir yöntem, bir formülle hata payının hesaplanmasını ve popülasyon ortalamasının örnek bir ortalama ile hesaplanmasını içerir. Güven ortalamasını hesaplamak için parametrik olmayan bir yöntem, önyükleme kullanımını içerir.
Bu tür bir problem için neden hem parametrik hem de parametrik olmayan yöntemlere ihtiyacımız var? Çoğu zaman parametrik yöntemler karşılık gelen parametrik olmayan yöntemlerden daha verimlidir. Verimlilikteki bu fark tipik olarak bir sorun kadar olmasa da, hangi yöntemin daha verimli olduğunu düşünmemiz gereken durumlar vardır.