هناك عدد قليل من أقسام الموضوعات في الإحصاء. أحد الانقسامات التي تتبادر إلى الذهن بسرعة هو التفريق بين الوصفي و إحصائيات استدلالية. هناك طرق أخرى يمكننا من خلالها فصل نظام الإحصائيات. إحدى هذه الطرق هي تصنيف الأساليب الإحصائية إما معلمية أو غير معلمية.
يتم تصنيف الطرق حسب ما نعرفه عن السكان الذين ندرسهم. عادةً ما تكون الطرق المعيارية هي الطرق الأولى التي تمت دراستها في دورة إحصائية تمهيدية. الفكرة الأساسية هي أن هناك مجموعة من المعلمات الثابتة التي تحدد نموذج الاحتمال.
غالبًا ما تكون الطرق المعيارية هي تلك التي نعلم أن السكان فيها طبيعي تقريبًا ، أو يمكننا التقريب باستخدام التوزيع الطبيعي بعد استدعاء نظرية الحد المركزي. هناك معلمتان للتوزيع العادي: المتوسط والانحراف المعياري.
على النقيض من الطرق البارامترية ، سنحدد الطرق غير البارامترية. هذه تقنيات إحصائية لا يتعين علينا إجراء أي افتراض لمعلماتها للسكان الذين ندرسهم. في الواقع ، لا تعتمد الأساليب على أي عدد من السكان المعنيين. لم تعد مجموعة المعلمات ثابتة ، وكذلك التوزيع الذي نستخدمه. ولهذا السبب يشار إلى الأساليب غير المتعلّقة بالطرق الخالية من التوزيع.
تتزايد شعبية الأساليب غير البارامترية وتأثيرها لعدد من الأسباب. السبب الرئيسي هو أننا لسنا مقيدين بقدر ما نستخدم طريقة بارامترية. نحن لسنا بحاجة إلى إجراء العديد من الافتراضات حول السكان الذين نعمل معهم مثل ما يجب علينا القيام به بطريقة بارامترية. من السهل تطبيق وفهم العديد من هذه الأساليب غير البارامترية.
هناك طرق متعددة لاستخدام الإحصائيات للعثور على فاصل الثقة حول المتوسط. قد تتضمن الطريقة البارامترية حساب هامش خطأ بالصيغة ، وتقدير متوسط السكان بمتوسط عينة. قد تتضمن الطريقة غير المعيارية لحساب متوسط الثقة استخدام التمهيد.
لماذا نحتاج إلى كل من الأساليب البارامترية وغير البارامترية لهذا النوع من المشاكل؟ في كثير من الأحيان تكون الطرق المعيارية أكثر كفاءة من الطرق غير المعادلة المقابلة. على الرغم من أن هذا الاختلاف في الكفاءة لا يمثل عادةً مشكلة كبيرة ، فهناك حالات نحتاج فيها إلى التفكير في الطريقة الأكثر كفاءة.