引數檢驗：假定資料服從某分佈（一般為正態分佈），通過樣本引數的估計量（x±s）對總體引數（μ）進行檢驗。非引數檢驗：不需要假定總體分佈形式，直接對資料的分佈進行檢驗。由於不涉及總體分佈的引數，故名非引數檢驗。引數檢驗的集中趨勢的衡量為均值，而非引數檢驗為中位數。引數檢驗需要關於總體分佈的資訊；非引數檢驗不需要關於總體的資訊。引數檢驗只適用於變數，而非引數檢驗同時適用於變數和屬性。測量兩個定量變數之間的相關程度，引數檢驗用Pearson相關係數，非引數檢驗用Spearman秩相關。
