x,y是来自两样本数据构成的向量，ratio是方差比的原假设，缺省值为1.alternative是备择假设，two.sided表示双边检验(H1:σ12/σ22<ratio),greater表示单边检验（H1：σ12）
R代码：
X<-c(78.1,72.4,76.2,74.3,77.4,78.4,76.0,75.5,76.7,77.3)
Y<-c(79.1,81.0,77.3,79.1,80.0,79.1,79.1,77.3,80.2,82.1)
var.test(X,Y)
结果：
可见P值为0.559>0.05，接受原假设，认为两者方差相同
二、二项分布参数检验
例4.有一批蔬菜种子的平均发芽率p0=0.85，现随即抽取500粒，用种衣剂进行浸种处理，结果有445粒发芽。试检验种衣剂对种子发芽率有无效果。
解：根据题意，所检验的问题为
H0：p=p0=0.85， H1：p≠p0
可以用R语言的binom.test
binom.test(x, n, p = 0.5,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
conf.level = 0.95)
其中x是成功的次数；或是一个由成功数和失败数组成的二维向量。n是试验总数，当x是二维向量时，此值无效。P是原假设的概率。
R语言代码：
binom.test(445,500,p=0.85)
结果：
可知P值0.01207<0.05，拒绝原假设，说明种衣剂对种子的发芽率有显著效果。
三、其它重要的非参数检验法
3.1.理论分布完全已知的情况下
3.1.1.皮尔森拟合优度检验
例5.某消费者协会为了确定市场上消费者对5种品牌啤酒的喜好情况，随即抽取了1000名啤酒爱好者作为样品进行试验：每个人得到5种品牌的啤酒各一瓶，但未标明牌子。这5种啤酒分别按着A、B、C、D、E字母的5张纸片随即的顺序送给每一个人。下表是根据样本资料整理的各种品牌啤酒爱好者的频数分布。试根据这些数据判断消费者对这5种品牌啤酒的爱好有无明显差异？
最喜欢的牌子 A B C D E
人数X 210 312 170 85 223
解：如果消费者对5种品牌的啤酒无显著差异，那么，就可以认为喜好这5种拍品啤酒的人呈均匀分布，即5种品牌啤酒爱好者人数各占20%。据此假设
H0：喜好5种啤酒的人数分布均匀
可以使用Pearson χ2拟合优度检验，R语言中调用chisq.test(X)
chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE,
p = rep(1/length(x), length(x)), rescale.p = FALSE,
simulate.p.value = FALSE, B = 2000)
其中x是由观测数据构成的向量或者矩阵，y是数据向量（当x为矩阵时，y无效)。correct是逻辑变量，标明是否用于连续修正，TRUE(缺省值)表示修正，FALSE表示不修正。p是原假设落在小区间的理论概率，缺省值表示均匀分布，rescale.p是逻辑变量，选择FALSE（缺省值）时，要求输入的p满足和等于1；选择TRUE时，并不要求这一点，程序将重新计算p值。simulate.p.value逻辑变量（缺省值为FALSE），当为TRUE，将用仿真的方法计算p值，此时,B表示仿真的此值。
R语言代码：
X<-c(210, 312, 170, 85, 223)
chisq.test(X)
结果：