La dependencia funcional, que nos refleja cualquier fórmula matemática o física, es a la que estamos normalmente más habituados. Al principio del capítulo consideramos un ejemplo en el que sobre una población de alumnos definíamos las variables

Al tomar a uno de los alumnos, hasta que no se realice una medida sobre el mismo, no tendremos claro cual será su altura. Podemos tener cierta intuición sobre qué valor es más probable que tome (alrededor de la media, con cierta dispersión). Sin embargo, si la medida Xha sido realizada, no es necesario practicar la de Y, pues la relación entre ambas es exacta (dependencia funcional):
Ello puede describirse como que conocido el valor X=xi, la
distribución de
sólo toma un valor
con frecuencia del 100%.
Esto se traduce en una tabla bidimensional de X e Y,
del siguiente modo: La variable Y depende funcionalmente
de la variable X
si para cada fila X=xi, existe un único
tal que
.
Análogamente, tenemos dependencia funcional de X con respecto a Yhaciendo el razonamiento simétrico, pero por columnas, es decir,
X depende funcionalmente
de la variable Y
si para cada columna Y=yj, existe un único
tal que
.
Es claro que si la dependencia funcional es recíproca, la tabla es necesariamente cuadrada (k=p).

Entonces, sobre esta población, podemos construir las siguientes tablas:
| Z | Si | No | |
| X | |||
| Europa | 0 | 3 | 3 |
| América | 7 | 0 | 7 |
| África | 2 | 0 | 2 |
| 9 | 3 | 12 |
| Y | Francés | Guineano | Argentino | |
| X | ||||
| Europa | 3 | 0 | 0 | 3 |
| América | 0 | 0 | 7 | 7 |
| África | 0 | 2 | 0 | 2 |
| 3 | 2 | 7 | 12 |
y nos damos cuenta de que, según la definición