실험을 실시할 때 실행을 할 때마다 발생할 수 있는 결과의 가능성이 변하지 않는 경우
실험의 각각 시행은 독립적이라고 정의할 수 있다.
예를 들어, 동전을 백번 던지는 경우, 동전을 한 번 던지는 시행의 결과(앞면 또는 뒷면)가
다음 번 시행에서 앞면 또는 뒷면이 나올 가능성에 영향을 미치지 않기 때문에,
동전을 던지는 각 시행은 독립 시행이다.

그러나 카드 한벌에서 한번에 한장씩 카드를 뽑고 다시 집어넣지 않는다고 가정할 경우
첫번째 뽑은 카드가 에이스일 가능성은 4/52 이며, 첫번째 에이스를 뽑은 경우 두번째 뽑은
카드가 에이스일 가능성은 4/52 에서 3/51로 바뀌게 된다.
그러므로 이 경우에 두 시행은 독립적이 아니라 종속적이 된다.

신제품 개발을 하는 경우 고객의 요구사항을 듣기 위해 포커스 그룹 인터부를 하는데,
실내에 모인 포커스 그룹 고객에게 예/아니오로 대답할 수 있는 질문을 하는 경우,
한 사람의 대답은 먼저 의견을 말한 사람들 대답의 영향을 받을 가능성이 있다.
따라서 각 시행(질문-대답)의 결과는 독립적이 아니라 종속적이 된다.

데이터를 평가하기 위해 사용하는 통계분석의 유형은 시행이 종속적인지 또는 독립적인지 여부에
따라 달라진다. 예를 들어, 각 시행의 가능한 결과가 둘 뿐인 이항 분포를 사용하여 공정 능력을
평가할 때 독립 시행은 중요한 가정이 된다.

어떤 선박부품 제조회사에서 가스 터빈에 사용되는 정밀 금속부품을 제조한다고 가정해보자.
출하하기 전에 검사자가 부품을 랜덤하게 선택하고 레이저 계기를 사용하여 크기를 측정하고
측정결과에 따라 각 부품을 합격 또는 기각 처리한 다고 하면, 각 부품의 합격 또는 기각 결정이
독립적이기 때문에 이 경우에는 이항 분포를 사용하여 공정능력 분석을 하여 불량 부품의 백분율이
회사의 규격 내에 포함되는지 여부를 추정할 수 있다.