方差(cha)齐性是统计学中(zhong)的一个经典(dian)概念，其本质(zhi)意义是说，对于两个(ge)或多个我们将要检验或(huo)分析的总体其数据(ju)具有散布程度(du)特点的一致性(xing)程度。一般来说(shuo)，可以将其形象(xiang)理解为总体(ti)一的数据(ju)分布疏密(mi)胖瘦与总体二的(de)数据分布疏密胖瘦的(de)一致性程(cheng)度。方差齐性是(shi)假设检验与方差分析等(deng)诸多统计过程的(de)基础。
方差齐性检验是数(shu)理统计学中检查不同样(yang)本的总体方(fang)差是否相同的一种方(fang)法，基本原理是先(xian)对总体的特征作出某(mou)种假设，然后通过抽样研究(jiu)的统计推(tui)理，对此假设应该被拒(ju)绝还是接(jie)受作出推断(duan)。
方差是离散量(liang)，反映了数(shu)据的离散程度，如果两(liang)个方差的离散(san)程度相差太大，说(shuo)明两组数据的(de)离散程度不一致，称(cheng)为不齐性;比如两个(ge)容量都是30的样本，一个是小孩的(de)样本，一个是(shi)大人的样本(ben)，进行一个智力测验，结束后考察大人和小(xiao)孩对于这个(ge)测验的结果是否(fou)有明显差异。小孩有各种水(shui)平的，大人(ren)也有各种水(shui)平的。而如果抽取(qu)的大人都是弱智的，小(xiao)孩都是天才的，那么原(yuan)来本来可以得出(chu)大人和小孩显著差异的(de)结论，却因为大(da)人都是弱智的，而小孩都是天才而变成(cheng)差异不显著。如果(guo)保证了大人中有聪(cong)明的、有一(yi)般的、有笨的，小孩也是如此，各种(zhong)水平都有的(de)，这样进行推断总体才(cai)比较合理。因此(ci)，如果两个样本(ben)的离散程度差不多，我们就认为(wei)，他们的水平相对他们(men)内部而言是相当的(de)。样本容量比较小(xiao)的时候要(yao)用方差的无偏估计(ji)量比较，而样本(ben)容量大的时(shi)候，直接(jie)用两个方差相处，结(jie)果差1比较远的就(jiu)认为，两个(ge)样本的离(li)散程度差距(ju)大，不靠普(pu)，自然就没有办法进行(xing)假设检验，因为检(jian)验了没有(you)什么参考价值。
