方差齐性是统计学中的(de)一个经典概念，其本质(zhi)意义是说，对于两个或(huo)多个我们将要检验(yan)或分析的总体其数据(ju)具有散布程度特点(dian)的一致性程度(du)。一般来说，可以将其形(xing)象理解为总体(ti)一的数据分布疏密(mi)胖瘦与总体(ti)二的数据分布疏密胖(pang)瘦的一致性程度。方差齐性是假(jia)设检验与方差分析等诸(zhu)多统计过程的基础。
方差齐性检验是数理统(tong)计学中检查不同样本的(de)总体方差(cha)是否相同的一种方法(fa)，基本原(yuan)理是先对总体的特征(zheng)作出某种假设，然后通(tong)过抽样研究的统计(ji)推理，对此假设应(ying)该被拒绝(jue)还是接受作出推(tui)断。
方差是离散量(liang)，反映了数据的(de)离散程度，如(ru)果两个方差的离散(san)程度相差太大(da)，说明两(liang)组数据的离散程度不一(yi)致，称为不齐性;比如两个容(rong)量都是30的(de)样本，一个(ge)是小孩的样本，一个是大(da)人的样本，进行一个智(zhi)力测验，结束后考察大(da)人和小孩(hai)对于这个测验的结(jie)果是否有(you)明显差异。小(xiao)孩有各种水平的(de)，大人也有各种水平的(de)。而如果抽取(qu)的大人都是(shi)弱智的，小孩都是天(tian)才的，那么(me)原来本来可以得出大(da)人和小孩显著差异的(de)结论，却因(yin)为大人都是弱(ruo)智的，而小孩(hai)都是天才而(er)变成差异不显著。如(ru)果保证了大人中有聪(cong)明的、有一般的、有(you)笨的，小(xiao)孩也是如此，各种水(shui)平都有的，这样进行(xing)推断总体才比较合理(li)。因此，如果两个(ge)样本的离(li)散程度差不多，我(wo)们就认为(wei)，他们的水平相对他们(men)内部而言是相当(dang)的。样本容(rong)量比较小的时候要(yao)用方差的无偏估(gu)计量比较，而样(yang)本容量大(da)的时候，直接用(yong)两个方差相处，结果(guo)差1比较远的(de)就认为，两个样(yang)本的离散(san)程度差距大，不(bu)靠普，自然就(jiu)没有办法进行假设检(jian)验，因为检验了没有(you)什么参考价值。
