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本文主要讨论二维随机向量（X，Y）独立性检验方法，现有的独立性检验方法都是以假设X和Y相互独立为原假设进行检验，具有保护原假设的倾向，即更容易得到接受“两个变量相互独立”的结论．本文在“两个变量不相互独立”为原假设的基础上，利用分布函数的Kolmogorov距离构建了一种检验方法，使得我们能够控制将“X和Y不独立”错判成“X和Y相互独立”的概率．数据模拟表明，我们的方法能更好地区分不独立的随机变量．