一、符号检验法
（一）适用资料
符号检验（sign test）是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序。它是一种简单的非参数检验方法，适用于检验两个配对样本分布的差异，与参数检验中配对样本差异显著性t检验相对应。
符号检验法也是将中数作为集中趋势的量度，虚无假设是配对资料差值来自中位数为零的总体。具体而言，它是将两样本每对数据之差（Xi-Yi）用正负号表示，若两样本没有显著性差异，则正差值与负差值应大致各占一半。在实际中，当碰到无法用数字去描述的问题时，符号检验法就是一种简单而有效的检验方法。
（二）计算过程
1.当对子数N≤25时
对于样本每对数据之差（Xi-Yi）不计大小，只记符号，求出（Xi-Yi）为正号，即大于零的有多少，记为n+，（Xi-Yi）为负号的记为n-，（Xi-Yi）为零的不计在内。这样记N=n++n-，r=min（n+，n-），即n+与n-中较小的一个记作r。可以直观地看到，若n+=n-，则意味着（Xi-Yi）中除零以外，正负各占一半，不认为有显著差异。若n+与n-偏离越多，则表明变量X与变量Y的差异越大，实际检验时根据N与r，直接查附表15符号检验表，注意在某一显著水平下，实得r值大于表中r的临界值时，表示差异无统计学意义，这一点与查其他参数检验临界值表时不同。
【例11-4】 用配对设计方法对9名运动员进行不同方法训练，每一个对子中的一名运动员按传统方法训练，另一名运动员接受新方法训练。课程进行一段时间后对所有运动员进行同一考核，结果如下。能否认为新训练方法显著优于传统方法？
解：对应的9个差值中正值有2个，负值有6个，其中有一个差值为零，不计在内。
即n+=2，n-=6，N=8
如果差异无统计学意义，从理论上讲，这8个差值中n+应与n-各占一半，现在n+=2，n-=6，意味其两样本有差异，但差异究竟是否有统计学意义呢？查附表15，N=8时，临界值为0（0.05水平），而实得r=n+=2＞r0.05。
答：不能认为新法显著优于传统方法。
2.当样本容量N＞25时
在附表15中，虽然N是从1至90，就是说N在这个范围内时都可以用查附表15的方法，但是在实际中当N＞25时常常使用正态近似法。
将N分成n+与n-两部分，n+或n-服从二项分布，当N＞25时，可将二项分布近似看成正态分布。
在应用中常常为了更接近正态分布，使用下列校正公式
【例11-5】 在教学评价中，要求学生对教师的教学进行七点计分评价（1-7分），下面是某班学生对一位教师期中与期末的两次评价结果，试问两次结果差异是否显著。
解：（Xi-Yi）对应的符号分别为：
-，-，+，-，+，-，-，-，+，-，0，-，+，-，
-，-，+，-，-，+，-，-，-，-，-，+，+，-，
即 n+=8，n-=19 ，N=27（0不计在内），r=n+=8，代入公式11-5中：
答：在0.05水平下还不能认为期中、期末两次评价结果的差异有统计学意义。