通常来说，可以通过独立性检验来判断时间是否独立。即将一段时间拆分成多个小观测点，然后将这些小观测点汇总再做统计检验，检验这段时间内不同小观测点之间是否存在相互影响或者统计依赖关系。如果结果显示这段时间内不同小观测点之间无统计依赖关系，就可以认为时间是独立的。在实际应用中，还可以使用时间序列分析方法，如ARIMA模型、平稳性检验等来判断数据的独立性。时间序列分析的目的是分析时间上变量的变化规律，因此变量之间必须是独立的，否则无法正确分析出变量的变化规律。