Homoskedastizität steht für die Gleichheit von Varianzen der Residuen, die bei den Anwendungen des Allgemeinen Linearen Modells (ANOVA, ANCOVA, lineare Regression) besondere Bedeutung erlangt. Varianzen sind homoskedastisch, wenn die Streuung der Residuen über die Werte der unabhängigen Variablen nahezu gleichbleibt. Streuen die Werte sehr unterschiedlich und sind eventuell abhängig von der Ausprägung der UV, so spricht man von Heteroskedastizität.
Möchte man beispielsweise die monatlichen Ausgaben eines Haushaltes anhand des Nettoeinkommens vorhersagen, so kann man davon ausgehen, dass die Ausgaben bei geringen Einkommen nur wenig streuen, da wenig finanzieller Spielraum zur Verfügung steht. Liegt hingegen ein hohes Einkommen vor, so kann derjenige wenig ausgeben (er ist sehr sparsam) oder sehr viel (lebt in Saus und Braus). Die Varianz der AV – und somit auch der Residuen – ist deswegen unterschiedlich und abhängig vom Einkommen. Diagnostiziert wird Heteroskedastizität häufig mit dem Levene-Test, wobei die Alternativhypothese für Heteroskedastizität steht, die normalerweise nicht erwünscht ist. Daher sollte der Test ein möglichst nicht signifikantes Ergebnis zeigen, damit man von ausreichender (nicht vollständiger!) Varianzhomogenität ausgehen kann. Liegt Heteroskedastizität vor, so kann im Rahmen varianzanalytischer Verfahren häufig die WLS-Methode eingesetzt werden (Weighted Least Squares).