Heteroskedasticity to trudne słowo do wymówienia, ale nie musi być trudne do zrozumienia. Mówiąc prościej, heteroskedasticity (pisane również heteroskedasticity) odnosi się do okoliczności, w których zmienność zmiennej jest nierówna w zakresie wartości drugiej zmiennej, która ją przewiduje.,
rozrzut tych zmiennych często tworzy kształt podobny do stożka, ponieważ rozrzut (lub zmienność) zmiennej zależnej (DV) rozszerza się lub zwęża wraz ze wzrostem wartości zmiennej niezależnej (IV). Odwrotnością heteroscedasticity jest homoscedasticity, co wskazuje, że zmienność DV jest równa w stosunku do wartości IV.
na przykład: roczny dochód może być zmienną heteroscedastyczną, gdy przewiduje się wiek, ponieważ większość nastolatków Nie lata w odrzutowcach G6, które kupili z własnych dochodów., Częściej, nastoletni pracownicy zarabiają blisko płacy minimalnej, więc nie ma wiele zmienności w ciągu nastoletnich lat. Jednak gdy Nastolatki zamienią się w 20-coś, a 20-coś w 30-coś, niektórzy będą mieli tendencję do strzelania do przedziałów podatkowych, podczas gdy inni będą wzrastać stopniowo (lub być może wcale, niestety). Mówiąc prościej, różnica między „haves” I „have-nots” prawdopodobnie rozszerzy się z wiekiem.,
gdyby powyższe gdzie prawda i ja mieli losową próbkę zarabiających w każdym wieku, wykres związku między wiekiem a dochodem wykazywałby heteroskedastyczność, jak to: