En el significado literal de los términos, una prueba estadística paramétrica es aquella que hace suposiciones sobre los parámetros (propiedades que definen) de la distribución de la población. (s) de los que se extraen los datos, mientras que una prueba no paramétrica es una que no hace tales suposiciones. En este sentido estricto, «no paramétrico» es esencialmente una categoría nula, ya que prácticamente todas las pruebas estadísticas asumen una cosa u otra sobre las propiedades de la (s) población (s) fuente (s).
Para propósitos prácticos, puede pensar que «paramétrico» se refiere a pruebas, como las pruebas t y el análisis de varianza, que asumen la población fuente subyacente ( s) estar distribuidos normalmente; generalmente también asumen que las medidas de uno derivan de una escala de intervalos iguales. Y puede pensar que «no paramétrico» se refiere a pruebas que no se basan en estas suposiciones particulares. Entre los ejemplos de pruebas no paramétricas se incluyen

Las pruebas no paramétricas a veces se denominan pruebas «sin distribución», aunque esto también es un nombre inapropiado.