无论上述评论中关于您是否根据初步调查结果（例如，根据 Levene 测试的结果选择 Welch 与标准 t 检验）的评论中提出的优点，我怀疑造成这种差异的原因ANOVA/t 检验（即，所有预测变量都是分类的线性模型）和其他线性模型，例如回归、ANCOVA 等（即，具有至少一个连续预测变量的线性模型）是异方差等问题适用到数据的条件分布，即$\epsilon$在$y=\beta_0 + \beta_1 x + \ldots + \epsilon$.

• 如果您有所有类别的预测变量，您可以通过将数据划分为类别的唯一组合（即，在 t 检验中，比较每组的变异性）来测试异方差性（以及其他问题，例如非正态性）。
• 如果您有连续的预测变量，那么测试条件分布的唯一方法是先拟合模型，然后评估残差的分布。此外，即使您有残差，数据中通常也不存在可以应用 Levene 检验的离散组。