用語の文字通りの意味では、パラメトリック統計検定は、人口分布のパラメーター（プロパティの定義）について仮定を行うものです。 （s）データの抽出元であるのに対し、ノンパラメトリック検定はそのような仮定を行わないものです。この厳密な意味では、「ノンパラメトリック」は本質的にnullカテゴリです。これは、事実上すべての統計検定が1つのことを仮定しているためです。または、ソース母集団のプロパティに関する別の方法。
実用的な目的では、「パラメトリック」は、基になるソース母集団を想定するt検定や分散分析などの検定を指すと考えることができます。 s）正常に分布すること。一般に、測定値が等間隔のスケールから派生していることも前提としています。そして、「ノンパラメトリック」は、これらの特定の仮定を行わないテストを指すと考えることができます。ノンパラメトリック検定の例には、次のものが含まれます。

ノンパラメトリック検定は、「分布のない」検定と呼ばれることもありますが、これも誤称です。