对变量总体的分布无须作任何假定，也不涉及总体参数的一种假设测验。一般统计假设测验，都必须假定样本所属的总体为某一特定分布，如正态分布、二项分布等。但研究工作者有时对某些研究对象的总体分布不了解，因此必须发展一种勿须作特定分布假定，从而也不考虑其参数的非参数测验法。非参数测验的效率一般低于参数测验，只在不适宜用参数测验时才使用。常用的非参数测验有符号测验与秩和测验。x²测验也常用于非参数测验。此外还有等级相关系数等一些其他方法。

根据配对样本差异的正负号数目所作的假设测验。例如，比较配对样本时，若无效假设H₀：两个样本所属总体无本质差异，则n个差数应有一半为正号，一半为负号。试验结果与应得结果是否适合，可用x²测验，也可直接查符号测验表。凡是较少符号个数等于或少于符号测验表所列的α水平值时，就可在α显著水平上否定H₀。

利用秩和（即位次或等级的总和）分布对两个样本所作的假设测验。又称等级和测验，最先由F.威尔科克逊（Wilcoxon）于1945年最先提出。对两个独立随机样本的各观测值先标上其所属样本，然后从小到大混合编排位次或等级，再求两样本各自的秩和。在n₁＝n₂时，以较小秩和T为判据，与威尔科克逊秩和测验临界值表中的T_α值相比，如T≤T_α就可在α显著水平上否定H₀而接受H_A。在n₁n₂时，以容量较小（例如n₁）的样本先求秩和T₁，再计算T₂：

T₂＝n₁(n₁＋n₂＋1)-T₁

取T₁、T₂中数值较小者为T，与表列T_α值相比即可得出结论。如果n₁、n₂容量较大，秩和测验临界值表不够用，可采用正态近似法测验：

非参数测验

式中 μ_T＝n₁（n₁＋n₂＋1）/2；σ_T＝

对于配对样本，则先把成对观测值的差数按绝对值从小到大编排秩次，再在秩次上添上原差数的正负号，然后计算正号秩和与负号秩和，最后将较小秩和T与符号秩和测验临界值表中T_α值相比，如T≤T_α就可在α显著水平上否定H₀而接受H_A。当成对样本的n＞16时，可用正态近似法测验：

非参数测验

式中 μ_T＝n（n＋1）/4，σ_T＝。