Heteroskedasticitetstester

Heteroskedasticitetstester brukes i statistikk for å avgjøre om variansene til restleddene i en regresjonsmodell er konstante. Dette er en viktig antagelse i mange statistiske metoder, inkludert standard lineær regresjon. Hvis antagelsen om homoskedastisitet (konstant varians) brytes, kan dette føre til ugyldige standardfeil for estimatene, noe som igjen påvirker hypotesetesting og konfidensintervaller.

Det finnes flere forskjellige tester for heteroskedastisitet. Den mest kjente er Breusch-Pagan-testen. Denne testen innebærer å kjøre en regresjon av de kvadrerte restleddene på de uavhengige variablene. Hvis de uavhengige variablene er signifikante i denne sekundære regresjonen, indikerer det heteroskedastisitet. White-testen er en mer generell test som ikke krever spesifikke formodninger om hvordan variansen varierer, og den inkluderer også kvadratiske ledd og kryssprodukter av de uavhengige variablene. En annen test er Goldfeld-Quandt-testen, som er spesielt nyttig når det er grunn til å tro at heteroskedastisiteten er relatert til en bestemt variabel og kan utføres ved å dele dataene inn i subgrupper.

Når heteroskedastisitet oppdages, finnes det flere måter å håndtere det på. En vanlig tilnærming er å bruke robuste standardfeil, som justerer standardfeilene for å ta hensyn til heteroskedastisiteten. Alternativt kan man transformere den avhengige variabelen (for eksempel ved å bruke logaritmen) eller bruke vektede minste kvadraters metode, der observasjoner med lavere varians får større vekt. Valget av test og korrigerende tiltak avhenger av den spesifikke konteksten og arten av heteroskedastisiteten.