２つまたは複数のグループを比較するための統計解析の手法を選ぶ際に、重要なのは、２つのグループ間の各データの相関の有無です。（相関がない場合を独立といいます。）
ある集団にテストAを受けてもらい、3日後に同じ集団にAより少し難しいテストBを受けてもらって比較する場合、データに相関が生じることが多いでしょう。（テストAで高い順位の人は、テストBでも高い順位となることが自然です）
テスト得点のばらつきが大きい集団では、相関があることを前提とした検定をつかわないと難易度に差があることを見落とす可能性が高くなります。
一般的には、独立を前提とした検定手法で相関がある２つのデータを比較するのは避けるべきですが、相関があるか不明、相関があっても極めて小さいと考えられる場合、あえて独立と仮定して実施することは少なくありません。
また注意しないといけないのは、条件しだいで相関が大きくなったり小さくなったりすることです。テストＡとテストＢの実施間隔が3日なら相関は大きいでしょうが、実施間隔が10年となると子供なら成長、大人なら老化の影響もあって相関が小さくなることも考えられます。
