Учёт гомоскедастичности важен при анализе данных, потому что это позволяет:

• Получить эффективные оценки параметров регрессии. 1 Если дисперсия остатков не постоянна, оценки параметров будут менее эффективными, что может привести к потере точности и мощности модели. 1
• Выявить различия в популяции. 2 Любое неравномерное отклонение в генеральной совокупности или выборке приведёт к искажённым или предвзятым результатам, что сделает анализ некорректным или бесполезным. 2
• Определить, какие факторы необходимо скорректировать для обеспечения точности. 2 Отсутствие гомоскедастичности может свидетельствовать о том, что регрессионная модель, возможно, нуждается во включении дополнительных предикторных переменных. 2