Familia normală de distribuții au toate aceeași formă generală și sunt parametrizate prin deviație standard și medie. Asta înseamnă că, dacă media și deviația standard sunt cunoscute și dacă distribuția este normală, se cunoaște probabilitatea oricărei observații viitoare situate într-un interval dat.
Să presupunem că avem un eșantion de 99 de scoruri de testare cu o medie de 100 și o deviație standard de 1. Dacă presupunem că toate cele 99 de scoruri de testare sunt observații aleatorii dintr-o distribuție normală, atunci prezicem că există o 1% șanse ca al 100-lea scor să fie mai mare decât 102,33 (adică media plus 2,33 abateri standard), presupunând că al 100-lea scor provine din aceeași distribuție ca celelalte. Metodele statistice parametrice sunt utilizate pentru a calcula valoarea de 2,33 de mai sus, având în vedere 99 de observații independente din aceeași distribuție normală.
O estimare non-parametrică a aceluiași lucru este maximul primelor 99 de scoruri. Nu trebuie să presupunem nimic despre distribuția scorurilor testelor pentru a considera că înainte de a da testul era la fel de probabil ca cel mai mare scor să fie oricare dintre primele 100. Astfel, există o șansă de 1% ca scorul 100 să fie mai mare decât oricare dintre cele 99 care l-au precedat.