표본의 크기 n이 작고 모집단 분포가 정규분포를 따른다는 확신이 없다면
모수적 방법을 사용할 수 없다. 아런 경우 사용되는 비모수적 방법에는
모수는 모집단의 중앙값(Median)이고 검정통계량은 표본 중앙값(Median)을 사용하나
표본 중앙값(Median)의 분포는 알려져 있지 않다.

가장 오래된 비모수 검정 방법으로 측정치들의 값을 부호(Sign)로 바꾼 후
그것을 이용하여 모집단의 중앙값에 대한 가설검정을 실시하게 된다.

1-Sample Sign Test (1-표본 부호 검정)는 중앙값(Median)이 목표값과 다른지를 확인하고
실제 중앙값(Median)을 포함할 가능성이 높은범위를 알려준다.

1-Sample Sign Test (1-표본 부호 검정)를 사용하면 모집단의 중앙값(Median)을 추정하여
목표값 또는 기준값과 비교할 수 있고, 이 검정을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있다.

•그룹의 중앙값(Median)이 지정된 값과 다른지 여부 확인
•모집단 중앙값(Median)을 포함할 가능성이 있는 값의 범위 계산

1-Sample Sign Test (1-표본 부호 검정)는 t-test와 같이 정규 분포 모집단의 데이터를
필요로 하지 않기 때문에 1-Sample t test (1-표본 t 검정)의 비모수 대체 검정이다.
또한 1-Sample Sign Test (1-표본 부호 검정)는  모집단의 대칭성에 대해 아무런 가정도 하지 않는다.

예를 들어, 어떤 보험회사는 자동차사고를 가장하여 보험금을 과다하게 청구하는 사례들을 적발하고자
최근 10건의 보험청구액을 조사하여, 다음과 같은 자료를 얻었다.
[144  99  75 157 120 127 126 140 200 154 (단위: 1,000원)]

과거 보험청구액의 중앙값은 125,000원 이었을 때, 중앙값이 증가하였는지를
유의수준 0.05에서 검정하기 위해 1-표본 부호 검정을 사용한다.

1-Sample Sign Test (1-표본 부호 검정)의 가설은 다음과 같다.

귀무 가설(H0) : η = η0 
대립 가설 다음 중 하나를 선택한다.
Ha: η ≠ η0, Ha: η > η0 , Ha: η < η0 

중앙값(Median)은 작은 값에서 큰 값 순으로 데이터를 나열하였을 때 중간 값이다.
중앙값(Median)은 평균보다 이상치에 덜 민감하고, 데이터가 대칭분포가 아닌 경우,
중심에 대한 더 유용한 측도 일 수 있다.

데이터가 비정규분포인 경우에도 다음의 조건 중 하나에 부합하면
1-Sample Sign Test (1-표본 부호 검정)를 사용할 수 있다.

① 관측치가 30개 이상인 경우
② 관측치가 5개 이상이며 대칭인 경우
③ 상대적으로 심각한 이상치가 거의 없는 경우

정규성과 이상치를 빠르게 파악하기 위해 그래프를 그려본다.
데이터가 심각한 이상치를 가지고 있다면 그 값이 유효한 측정값인지 확인해야 한다.