În sensul literal al termenilor, un test statistic parametric este unul care face presupuneri cu privire la parametrii (definirea proprietăților) distribuției populației (s) din care sunt extrase datele, în timp ce un test non-parametric este unul care nu face astfel de ipoteze. În acest sens strict, „non-parametric” este în esență o categorie nulă, deoarece practic toate testele statistice presupun un singur lucru sau altul despre proprietățile populației (surselor).
În scopuri practice, vă puteți gândi la „parametric” ca referindu-se la teste, cum ar fi testele t și analiza varianței, care presupun populația sursă subiacentă ( s) să fie distribuite în mod normal; ele presupun, de asemenea, că măsurile derivă dintr-o scală cu intervale egale. Și vă puteți gândi la „non-parametric” ca referindu-se la teste care nu se bazează pe aceste ipoteze particulare. Exemple de teste non-parametrice includ

Testele non-parametrice sunt uneori menționate ca teste „fără distribuție”, deși și acest lucru este un nume greșit.