Гетероскедастичность может привести к неверным статистическим выводам в ситуациях, когда дисперсия ошибок модели не является постоянной. 25 Это означает, что при изменении значений независимых переменных изменяется и разброс (дисперсия) зависимой переменной. 2

Некоторые ситуации, в которых гетероскедастичность может повлиять на достоверность выводов:

• Анализ влияния рекламных затрат на продажи компании. 2 Если при одинаковых уровнях рекламных затрат продажи значительно варьируются, это может указывать на гетероскедастичность. 2 В таких случаях стандартные ошибки оценок будут недооценены или переоценены, что может привести к неверным выводам о значимости влияния рекламы на продажи. 2
• Использование F-теста (F-критерия) для общей значимости регрессии. 3 Когда ошибки являются гетероскедастическими, F-тест становится ненадёжным. 3
• Оценка значимости отдельных коэффициентов регрессии. 3 T-тесты (t-критерии) в этом случае также ненадёжны, поскольку гетероскедастичность приводит к смещению оценки стандартной ошибки коэффициентов регрессии. 3

Наибольшие проблемы для статистического вывода создаёт условная гетероскедастичность — гетероскедастичность в дисперсии ошибок, которая в зависимости от условий коррелирует со значениями независимых переменных в регрессии. 3