1樓：Astrud
因為我們希望我們的實驗處理只是改變總體的均值（即接受實驗處理後，總體中的每乙個個體改變相同的量），而不是是總體的方差。
試想，當每乙個個體接受相同的實驗處理後，卻產生了不同的變化量（即總體的方差發生了改變，不滿足方差齊性假設），那麼就很有可能表明，還有其他因素在干擾作著實驗，這樣得出來的結果就很不可靠了。
2樓：張自達
為什麼要做方差齊性檢驗，我的理解是ANOVA的F檢驗的前提條件是正態分佈和方差相等，當初Fisher大神在推導F分布就是基於這兩個條件，如果這兩個條件不滿足，那麼這個F分布就會出現偏差，這時候再用標準的F檢驗就會得到錯誤的結論，因此需要加以修正。與此類似，在雙樣本t檢驗中也存在這樣的問題，當方差不齊時，合併方差要做一些修正才能使統計量更好地滿足t分布。
目前公認比較好的修正是Welch's ANOVA，其核心方法就是根據不同的方差賦予不同的權重，以減小不同的方差對F統計量造成的影響。具體公式和計算案例可以參考這篇文章Real Statistics Using Excel。
當然，也有人對兩組資料方差不齊的情況做了研究，認為除非標準差相差3倍以上，且每組的樣本量在10以下，否則平衡設計的ANOVA檢驗出現假陽性的比率很小，猜想在多組的平衡設計ANOVA中也適用。但不平衡設計(每組樣本量不同)，如果方差不齊，則出現假陽性的概率就變得很大。在McDonald教授的《生物統計學》中對此做了論述，請參閱Handbook of Biological Statistics。
3樓：鳳雛
其實很簡單，直觀點講，方差分析就是在大家誤差水平差不多的條件下看控制和對照組是不是有顯著差異。那方差其實就是誤差水平了。當方差不一致的時候，這個方法就沒法分辨出究竟是控制造成的差異還是，內在的波動造成的差異呢？
4樓：李昂
方差不齊的話，不能用普通的anova，需要用其它方法。spss裡面用資料變換，而R裡面有很多方法專門處理方法不齊的問題。
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