判断两个事件是否独立，不能只看它们是否发生在不同时间。关键是：已知其中一个事件发生后，另一个事件发生的可能性有没有变化。判断前要先明确事件的范围和适用规则；对象或规则不同，结论也可能不同。

可以先比较同一模型中的前后两次随机结果。若规则保持不变，且两次结果严格独立，那么前一次结果不会改变下一次的理论概率。这里说的是概率关系，并不意味着两次结果一定不同，也不意味着短期观察会呈现均匀分布。

再看可能受前序状态影响的情形。比如抽取后不放回，剩余对象会改变，后续结果的条件也随之变化。但不能仅凭观察到前次结果，就认定某项现实活动采用了这种机制；需要查明具体规则是否规定状态保留、对象减少或后续条件变化。

排查时，先写清要比较的两个事件及各自条件，再问：前一事件发生后，后一事件的规则和可能性是否仍然相同？如果规则明确显示条件改变，就不能直接套用独立模型。若资料没有说明，则只能说独立性尚未确认，不能自行补设前提。

理论概率与样本观察也要分开。少量结果中某种情况偏多或偏少，只能说明观察到的这一段呈现了这种现象；它既不能单独证明事件相互依赖，也不能说明下一次会出现补偿。观察到什么，与模型能推出什么，是两回事。

遇到独立事件的疑问，应先核对规则条件是否固定，再判断前次信息是否改变后次概率。彩票相关情境是否符合独立性，仍须看具体活动规则。资料不足时，不宜把独立性当作已证实事实，也不能根据短期波动作出预测。