在方差分析过程中进行方差齐性检验即可.

　　操作菜单：Analyze-CompareMeans-OneWayANOVA进入单因素方差分析过程,在Option选项中将Homogeneityofvariancetest复选框打勾,可以完成方差齐性检验,如果不能通过,则可以认为存在异方差.

　　因为方差分析过程一般要求方差齐,所以存在异方差最好能进行调整,SPSS中提供了更为简便的方法,在同一菜单中的PostHoc中提供了方差齐（EqualVariances）假设和方差不齐（EqualVariancesnot）假设下各自适用的分析方法,方差不齐时就选用下面的几种来实现.

　　如果是回归分析过程中关于残差的检验,因为回归分析要求残差服从均值为0,方差相同的正态分布,因此必须对残差进行异方差性检验.这个检验SPSS13.0的线性回归过程中提供了残差的PP正态检验图（菜单在Linear过程的Plots中,将NomalProbabilityPlot选上）,可以大致判断出残差是否异方差性.或许还可以用SPSS的回归过程生成残差序列值,然后再对残差序列进行方差齐性检验.

　　至于如果补救措施,可以对原始变量进行转换,或者使用加权最小二乘法WLS.

　　如果Eviews会用,可以考虑用Eviews来做,它的异方差检验更完备,除了残差图之外,它还提供G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验,具体参考Eviews的回归分析部分.

　　上述仅代表个人观点,未经专家考证,仅供参考.