독립 표본은 관측치가 다른 관측치의 값에 종속되지 않도록 랜덤하게 선택되는 표본입니다. 많은 통계 분석은 표본이 독립적이라는 가정을 바탕으로 합니다. 그 밖에 독립적이지 않은 표본을 평가하도록 설계된 통계 분석도 있습니다.

예를 들어, 품질 검사자들이 두 실험실의 혈액 검사 결과가 비슷한지 비교하려고 합니다. 어린이 10명으로부터 추출한 혈액 표본을 두 실험실에 보내 분석을 의뢰합니다.

어린이 실험실 A 실험실 B
1 0.8 0.7
2 4.8 5
3 7.9 7.8
4 15.7 16.3
5 21.2 20.2
6 9.7 9.4
7 38.7 44
8 5.1 5.1
9 29 26.9
10 75.2 74.6

두 실험실에서 어린이 10명의 혈액 표본을 검사하기 때문에 검사 결과는 독립적이지 않습니다. 두 실험실의 평균 혈중 납 농도 검사 결과를 비교하기 위해 검사자들은 표본들이 종속되어 있다는 가정을 바탕으로 한 쌍체 t-검정을 수행해야 합니다.

검사자들이 독립적인 표본을 얻으려면 실험실 A를 사용할 어린이 10명을 랜덤하게 선택하여 검사하고 실험실 B를 사용할 다른 어린이 10명을 랜덤하게 선택하여 검사해야 합니다. 그런 다음 표본들이 독립적이라는 가정을 바탕으로 2-표본 t-검정을 사용하여 두 실험실의 평균 혈중 납 농도 검사 결과를 비교할 수 있습니다.

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