Некоторые основные различия между параметрическими и непараметрическими методами сравнения выборок:

• Предположения о распределении данных. 13 Параметрические методы предполагают, что данные распределены в соответствии с известным математическим распределением, таким как нормальное. 3 Непараметрические методы не требуют знания параметров распределения, они основаны на знании о ранжировании данных. 3
• Количество параметров для построения модели. 1 Параметрические методы используют фиксированное количество параметров, непараметрические — гибкое. 1
• Объём данных. 1 Параметрические методы требуют меньше данных, непараметрические — гораздо большего объёма. 1
• Влияние выбросов на результат. 1 При использовании параметрических методов на генерируемый результат могут легко повлиять выбросы, непараметрические методы не позволяют им серьёзно повлиять на выходные данные. 1
• Статистическая мощность. 1 Параметрические методы обладают большей статистической мощью, непараметрические — меньшей. 1
• Скорость вычислений. 1 Параметрические методы вычислительно быстрее, непараметрические — медленнее. 1

Выбор между параметрическими и непараметрическими методами зависит от конкретной ситуации и типа данных. 3