嘿，这个问题挺贴合生物科研里统计报告的实际需求，我来给你捋清楚：

首先明确：生物领域期刊通常更看重**统计显著性（P值）**以及研究的生物学意义，但具体是否需要报告Z值，得看目标期刊的《作者指南》——有些期刊会要求完整报告检验统计量（包括Z值），尤其是当你用了大样本近似方法时。

不过要注意：符号检验在小样本（比如n=17）时，SPSS默认用精确二项分布计算P值，这才是小样本下更准确的做法，Z值只是大样本时的近似统计量，小样本下强行报告Z值其实没有必要，甚至可能误导读者。如果期刊没有强制要求，小样本情况只报告精确P值就足够了。

符号检验的Z值计算需要用连续性校正的公式（因为二项分布是离散分布，而Z分布是连续分布，校正后结果更准确）：

Z = (|S - n/2| - 0.5) / sqrt(n/4)

其中：

• S：差值为正（或负，选其中一类即可，结果绝对值一致）的样本数量
• n：有效样本量（要排除差值为0的样本，因为这些不参与符号检验）
• 0.5：连续性校正项
• sqrt(n/4)：原假设成立时，正号数量的标准误

举个实际例子：假设你的有效样本量n=17，其中正号有10个，代入公式计算：

Z = (|10 - 17/2| - 0.5) / sqrt(17/4) = (|10-8.5| -0.5)/2.0616 ≈ (1.5-0.5)/2.0616 ≈ 0.485

你提到数据不服从正态分布，这时候选择符号检验是完全合理的——它属于非参数检验，不需要依赖正态性假设。如果你的数据不仅有差值方向，还有差值大小的信息，也可以考虑用配对Wilcoxon符号秩检验，它的统计效能比符号检验更高，但符号检验更稳健，只关注方向，适合极端值较多的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user529807