参数是用来描述整个总体特征的概括性数字度量，而统计量则是用来描述样本特征的概括性数字度量。通常情况下，总体数据是未知的，因此参数被视为一个未知的常数。统计量则是通过对样本数据的分析计算得出的，它是样本数据的函数，一旦样本被抽取出来，统计量的值也就确定了。

参数和统计量之间的关系非常密切，因为统计量用于估计参数的值。例如，在进行统计推断时，我们可以通过计算样本均值、样本方差等统计量来估计总体均值和总体方差等参数。同时，统计量的分布和参数之间也存在一定的联系，如中心极限定理说明了当样本量足够大时，样本均值的分布将接近正态分布，其均值等于总体均值，方差等于总体方差除以样本量。

统计量和参数之间的差异主要体现在它们的确定性和可变性上。参数是总体的固有属性，其值通常未知，但在理论上是确定的。统计量则是基于样本数据计算得出的，因此具有随机性，每次抽样可能会得到不同的统计量值。例如，从同一总体中抽取不同的样本，计算得到的样本均值可能会有所不同，这反映了统计量的随机性。

统计量与参数之间的联系主要体现在统计推断中。通过统计量来推断参数的值，是统计学中的一个重要内容。例如，在假设检验中，我们可以通过计算样本统计量来检验某个参数值的假设是否成立；在区间估计中，我们可以通过构造置信区间来估计参数的可能取值范围。这些方法都是基于统计量与参数之间的关系来进行的。

总体而言，参数和统计量之间既有区别也有联系。参数描述了总体的特征，而统计量则是基于样本数据对这些特征的估计。通过统计量，我们可以对未知的参数值进行估计和推断，从而更好地理解和把握总体的特性。