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推論統計
相依樣本是2個群組使用相同或配對參與者的一種研究設計，樣本間具有關聯性。當要比較2個相依樣本時，通常會依據依變項的測量尺度來選擇統計檢定方法，包括母數檢定的關聯樣本t檢定和無母數檢定的符號檢定、Wilcoxon配對符號等級檢定、McNemar檢定和邊際同質性檢定。
相依樣本
入門概念
獨立樣本和相依樣本為截然不同的研究設計，獨立樣本設計指群組間的參與者都不相同，參與者間無法被配對；相依樣本設計指群組間為相同或配對的參與者，一群組的參與者和另一群組的參與者有關聯。不同的樣本類型適用不同的統計檢定，且攸關著統計檢定力和整體研究的成本。
無母數檢定
McNemar檢定是用來評估2個關聯或相依的群組在一個2類別的名義尺度變項回應上是否有所改變的一種無母數檢定。McNemar檢定類似關聯樣本ｔ檢定，同樣適用在2個相依樣本上，最大差別在於前者的依變項為名義尺度的間斷變項而後者為等距或比率尺度的連續變項。
無母數檢定
Wilcoxon配對符號等級檢定是用來探討兩個關聯樣本是否有所不同且資料至少為次序尺度的一種無母數檢定，而Wilcoxon配對符號等級檢定的假設檢定即是檢驗兩個關聯樣本是否來自極其相似的母群體之虛無假設。這個檢定雖然不若關聯樣本t檢定強大，卻比符號檢定更具敏感度。
無母數檢定
符號檢定是用來比較兩個成對的樣本是否有顯著差異存在的一種統計檢定，屬於無母數檢定。符號檢定僅考量配對數值的增加或減少，而不管實際的差值，雖然較不具敏感度，但可直接利用二項分配來計算獲得某特定結果的機率並進行假設檢定，是種很容易執行的統計檢定方法。