Im wörtlichen Sinne der Begriffe ist ein parametrischer statistischer Test ein Test, der Annahmen über die Parameter (definierende Eigenschaften) der Populationsverteilung trifft (s), aus denen die eigenen Daten stammen, während ein nicht parametrischer Test keine solchen Annahmen trifft. In diesem strengen Sinne ist „nicht parametrisch“ im Wesentlichen eine Nullkategorie, da praktisch alle statistischen Tests eine Sache annehmen oder eine andere über die Eigenschaften der Quellpopulation (en).
Aus praktischen Gründen können Sie sich „parametrisch“ als Test für Tests wie t-Tests und Varianzanalyse vorstellen, die die zugrunde liegende Quellpopulation annehmen ( s) normal verteilt sein, sie gehen im Allgemeinen auch davon aus, dass sich die Maße von einer Skala mit gleichem Intervall ableiten. Und Sie können sich „nicht parametrisch“ als Tests vorstellen, die diese speziellen Annahmen nicht berücksichtigen. Beispiele für nicht parametrische Tests sind

Nicht parametrische Tests werden manchmal als „verteilungsfreie“ Tests bezeichnet, obwohl auch dies eine Art Fehlbezeichnung ist.