方差分析不管你是单因素还是多因素,当各组的样本量都相等时,我们通常会忽略“方差齐性”这个假设,也就是方差不齐也是可以的。比如单因素方差分析你有3个组,每组的样本容量都是20,则即使方差不齐也可以当成是方差齐进行F检验。双因素“性别”和“教育程度(高中,本科,研究生)方差分析,如果男高中,男本科,男研究生,女高中,女本科,女研究生这6个组的样本容量一样,则即使方差不齐也可以当成是方差齐进行F检验。另外即使各组样本量和样本方差都有略微差别,我们也大可不必担心。一般来说,如果没有哪个样本的方差是其它样本方差4 倍以上(也就是说没有样本的标准差是其它样本的两倍以上),并且没有哪个样本的样本量是其它样本量的1.5 倍以上时, 你就可以用一般的方差分析程序以及使用略有一点误差的临界F 值表。如果样本量相差很大(井且样本量本身不是很大)并且样本的方差也很不相同,那么我们就有理由担心方差不齐的问题。总结来说就是当各组样本量都相等时,方差分析对于方差不齐是稳健的。