Solitamente un ricercatore studia le caratteristiche di un determinato gruppo di individui chiamato popolazione analizzandone solo una parte chiamata campione

Si studia la popolazione a partire dal campione o attraverso esso.
Si dice che si fa inferenza dal campione alla popolazione.

Di solito, il ricercatore e' interessato a conoscere alcune caratteristiche numeriche della popolazione, che vengono chiamate parametri ( una media, una % ecc. ).

I parametri non possono essere determinati con esattezza ma possono essere stimati sulla base del campione.

Uno dei problemi piu' importanti in statistica e' l'accuratezza della stima

I parametri sono stimati per mezzo delle Statistiche

Le statistiche costituiscono quindi cio' che il ricercatore conosce mentre i parametri cio' che il ricercatore vuole conoscere.

Per la statistica descrittiva ( in generale ) non servono ipotesi particolari sulla provenienza dei dati. Per l' inferenza invece avere un modello probabilistico e' essenziale.

In generale le statistiche possono essere:
- Parametriche cioe' riferite ad una distribuzione normale e sulla base di una varianza ( per la variabile di interesse ) omogenea tra i campioni.
- Non paramteriche dette anche distrubution-free statistics perche' sono indipendenti da assunzioni sulla distribuzione.
Le statistiche parametriche sono piu' potenti nel determinare la validita' dell'ipotesi nulla.
Le statistiche non parametriche vengono sfruttate soprattutto, ma non solo, nel caso in cui si abbia a che fare con variabili qualitative e quindi con intervalli di frequenza.