统计检验是基于这样一个假设，即每个受试者（或每个实验单元）都是独立于其他人进行抽样的。 当导致值过高或过低的任何随机因素仅影响该值时，数据是独立的。 如果随机因素（你在数据分析中未考虑的因素）可以影响多个值，但不是所有值，则数据不是独立的。

独立的概念可能很难掌握，GraphPad Prism 从下面三个例子给大家提供三种情况做参考：

• 你正在测量动物的血压。 每组有 5 只动物，每只动物测量 3 次血压。 你没有 15 个独立的测量值。 如果一只动物的血压高于其他动物，则该动物的所有三个测量值都可能很高。 所以，你应该平均每只动物的三个测量值，这样你就有五个彼此独立的平均值。
  

• 你已执行三次生化试验，每次三份样本。你未获取九个独立值，因为为一个试验准备试剂时的错误可能会影响所有三份样本。如果取三个值的平均值，就得到三个独立的平均值。
  

• 你正在进行一项临床研究，从市中心医院招募 10 名患者，从郊区诊所招募另外 10 名患者。 你没有从一个总体中独立抽样 20 名受试者。 来自 10 名市中心患者的数据可能比来自郊区患者的数据更相似。 所以，你从两个总体中抽样，需要在分析中说明到这一点。