В чем разница между кластеризованными стандартными ошибками и стандартными ошибками Уайта?

Возможно, имелись в виду различия между кластеризованными стандартными ошибками и стандартными ошибками в форме Уайта.

Кластеризованные стандартные ошибки (или стандартные ошибки Ляна-Зегера) оценивают стандартную ошибку параметра регрессии в условиях, когда наблюдения можно разделить на группы меньшего размера («кластеры») и где выборка и/или назначение лечения коррелируют внутри каждой группы. en.wikipedia.org Такие ошибки полезны, когда лечение назначается на уровне кластера, а не на индивидуальном уровне. en.wikipedia.org

Стандартные ошибки в форме Уайта (состоятельные при гетероскедастичности стандартные ошибки) представляют собой применяемую в эконометрике оценку ковариационной матрицы (в частности и стандартных ошибок) МНК-оценок параметров линейной модели регрессии. ru.wikipedia.org Эта оценка состоятельна при гетероскедастичности случайных ошибок модели, альтернативная стандартной (классической) оценке, которая в данном случае является несостоятельной. ru.wikipedia.org

Таким образом, разница между кластеризованными стандартными ошибками и стандартными ошибками Уайта заключается в условиях применения: кластеризованные ошибки используются в ситуациях, когда есть кластеризация данных, а стандартные ошибки Уайта — при наличии гетероскедастичности.