置换检验是一种统计检验方法。它是由R.A.Fisher于1935年就已经提出,但由于计算量大,在二十世纪八十年代之前一直没有引起人们的重视。八十年代后,高运算速度计算机的普及、专门的统计软件的出现以及在高维小样本数据(如基因表达数据)的需要使得置换检验的研究受到关注。置换检验有许多优点:比如它是精确检验,几乎不需要分布假设等。但目前的研究成果主要是一维情形,多维的研究成果并不多。本文主要对多维情形下的均值向量的置换检验进行研究。本文主要通过随机模拟方法来研究和评价置换检验。具体包括:(1)检验统计量的选择。通过模拟p值分布来评价检验的可行性。(2)置换检验与其它检验方法的比较。主要通过模拟实际显著水平和势进行比较。研究结果表明,置换检验在多维情形同样显示其优势。当总体分布为正态分布时,置换检验不比参数检验效果差,小样本时还比参数检验有更高的势;当总体分布不是正态分布或分布未知时,置换检验要明显优于参数检验。置换检验也有其局限性。置换检验是通过置换样本信息来得到置换样本。如果置换的前提不能得到满足,那么,置换检验的实际显著水平将偏离理论显著水平。