统计检验基于这样一个假设：每个受试者（或每个实验单位）的抽样都是独立于其余受试者（或实验单位）进行的。 当导致某个数值过高或过低的任何随机因素仅影响该单一数值时，数据即为独立的。如果某个随机因素（即您在数据分析中未考虑到的因素）可能影响多个数值，但并非所有数值，则数据不具有独立性。

独立性的概念可能难以理解。请考虑以下三种情况。

•您正在测量动物的血压。每组有五只动物，每只动物测量三次血压。这并非15个独立的测量值。如果其中一只动物的血压高于其余动物，那么该动物的三次测量值很可能都偏高。 您应该计算每只动物三次测量值的平均值。现在，您得到了五个彼此独立的平均值。

•您进行了一次生化实验，共重复三次，每次均做三组平行实验。您并没有九个独立的数值，因为一次实验中制备试剂时的误差可能会影响所有三组平行实验。如果您将这三组平行实验的数值求平均值，那么您确实得到了三个相互独立的平均值。

•您在进行一项临床研究，从市中心医院招募了10名患者，又从郊区诊所招募了10名患者。您并没有从同一个总体中独立抽样得到20名受试者。这10名市中心患者的数据彼此之间的相似度可能高于与郊区患者数据的相似度。 您从两个总体中抽取了样本，因此在分析中需要考虑这一因素。