常用的参数检验方法：
1.正态总体均值的假设检验（t检验）
检验1组数据样本的均值是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的均值的大小情况。其中的统计量Z一般服从t分布。
2.正态总体方差的假设检验
检验1组数据样本的方差是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的方差的大小情况。其中单样本检验的统计量X2一般服从卡方分布。双样本检测的统计量F一般服从F分布。
3.二项分布总体的假设检验（非正态总体的假设检验）
非正态总体的假设检验有很多，二项分布总体的假设检验相对较为常用。常用于随机抽样实验的成功概率的检验。
常用的非参数检验方法：
1.Neyman-Pearson χ2 拟合优度检验
检验样本数据是否符合某种分布，Neyman-Pearson拟合优度检验是非常重要的非参数检验方法，既可以用于检验数据的分布特性，又可以检验不同组数据之间的分布关系（是否是同一分布）。
2.Kolmogorov-Smirnov检验
也是一个相当重要的检验方法，和Pearson方法一样属于拟合优度检验方法。但是Kolmogorov-Smirnov方法无需对要检验的数据分组，且使用经验累积分布函数（ECDF）来定义统计量，可以用于任何分布的检验。但Kolmogorov-Smirnov只适用于一元分布的情况。因此适用面与Pearson方法相比稍小。
3.独立性检验
很重要的检验方法，具体有Pearson卡方检验，Fisher精确独立性检验。这些检验方法通常用于检验数据的分布和假设影响因素的关系。
4.符号检验和秩和检验
检验样本与总体的情况，或样本总体间的差异。