Такое преобразование сводит задачу проверки гипотезы симметрии к задаче проверки гипотезы однородности двух распределений, образованных соответственно левым и правым (относительно
) «хвостами» исходного распределения.
Пусть
есть множество индексов тех наблюдений
для которых
, т. е. если
то
. Рассмотренные ниже критерии являются аналогами ранговых критериев однородности, введенных в п. 11.2.3.
Одновыборочный критерий Вилкоксона 1 использует статистику

Для математического ожидания и дисперсии
имеем ([23]) в случае истинности нулевой гипотезы:

Критерий Фрэзера — Клотца 2 (критерий нормальных меток) основан на статистике

где
— математическое ожидание
порядковой статистики в вариационном ряду длины
который образован абсолютными значениями случайных величин
имеющих стандартное нормальное распределение.
Имеем ([23]) в случае нулевой гипотезы:
(11.43)
Аналог критерия Ван дер Вардена асимптотически подобен критерию Фрэзера — Клотца. Статистика этого критерия имеет вид [23]
(11.44)
с математическим ожиданием и дисперсией

где
— обратная функция стандартного нормального распределения.
Все введенные ранговые критерии имеют асимптотически нормальное распределение с параметрами, задаваемыми формулами (11.41), (11.43), (11.45) соответственно. Применение этих критериев сводится к последовательности следующих шагов.
1. Из членов исходной выборки
образуется новая выборка
.
2. Величины
упорядочиваются в порядке возрастания

3. Определяются ранги в ряду
соответствующие нормам исходных наблюдений, для которых разность
.
4. Вычисляется статистика критерия
согласно формулам (11.40), (11.42) или (11.44).
5. Вычисляется величина 
6. Гипотеза симметрии отвергается, если величина
слишком велика, точнее, если выполняется одно из неравенств
или
, где а — заданный уровень значимости нулевой гипотезы.
Таким образом, для критериев симметрии (11.40), (11.42), (11.44) критическая область является двусторонней.
Часто гипотетический центр симметрии неизвестен и в качестве точки
для проверки гипотезы (11.37), (11.38) используют ту или иную оценку параметра положения, например среднее арифметическое, медиану или какую-либо устойчивую оценку параметра положения (см. гл. 10). В этой ситуации применение непараметрических критериев, рассмотренных выше, будет носить уже приближенный характер.