В данном случае правильный ответ – независимая выборка.

Давайте разберем, почему именно этот термин подходит для описания ситуации, когда один и тот же признак измеряется у разных испытуемых, которые не связаны между собой:

1. Определение независимой выборки: Независимая выборка подразумевает, что участники исследования не имеют никакой взаимосвязи. Это означает, что данные, полученные от одного испытуемого, не влияют на данные другого испытуемого.
2. Примеры: Например, если мы исследуем уровень стресса у разных групп людей, и каждая группа состоит из различных участников, то это будет независимая выборка. Уровень стресса одного человека не связан с уровнем стресса другого.
3. Сравнение с другими терминами:
   • Зависимая выборка: Здесь данные одного испытуемого могут зависеть от данных другого, например, в случае парного тестирования.
   • Рандомизированная выборка: Это метод, при котором участники выбираются случайным образом, но он не определяет, связаны ли они или нет.

Таким образом, в вашем вопросе речь идет о ситуации, которая соответствует определению независимой выборки. Если у вас есть дополнительные вопросы по этой теме, не стесняйтесь задавать их!