一、什么是方差齐性
方差齐性（Variance homogeneity）是指数据分布的变量是否具有相同的方差，也就是变量的分布的宽度是否一致。当数据的方差不齐时，那么可能会导致统计推断的错误。
二、什么时候需要检验方差齐性
1. 在进行t检验，F检验，双因素方差分析或者单因素方差分析等检验时，需要先检验方差齐性，以判断这些检验的合理性；
2. 当样本的大小比较小时，就可能存在方差不齐的情况，这时候就需要检验方差齐性；
3. 在多组数据之间，如果发现有显著差异，就需要检验方差齐性，以判断数据是否有效。
三、方差不齐时该用何检验
当发现样本方差不齐时，应该用更为严格的检验方法来检验样本差异，比如采用非参数检验（nonparametric test），比如Kruskal-Wallis检验，Mann-Whitney U检验等，而不是用参数检验。
四、Kruskal-Wallis检验的原理
Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验，用来检验多个样本之间的差异，它是将样本按照组别分开，计算每一组的均值，然后计算每一组与总体均值的差异，根据这些差异的大小，来判断样本之间是否有显著差异。
五、Mann-Whitney U检验的原理
Mann-Whitney U检验是一种非参数检验，它也是用来检验两组样本之间的差异，它是先将样本进行排序，然后计算每个样本在总体中的排位，根据每组样本的排位之和来判断样本之间是否有显著差异。
六、总结
什么时候需要检验方差齐性，一般在进行t检验，F检验，双因素方差分析或者单因素方差分析等检验时，需要先检验方差齐性，以判断这些检验的合理性，当样本的大小比较小时，就可能存在方差不齐的情况，这时候就需要检验方差齐性，以及当多组数据之间发现有显著差异时也需要检验方差齐性。当发现样本方差不齐时，应该用更为严格的检验方法来检验样本差异，比如采用Kruskal-Wallis检验，Mann-Whitney U检验等，而不是用参数检验。
