等分散性の検定は、3項目以上（3群以上）のデータの標本分散から、母集団における3項目以上（3群以上）の分散は等しいかを検証する検定方法である。
代表的手法としてバートレット検定とルビーン検定がある。
等分散性の検定は次の手順によって行う。
①帰無仮説を立てる
各群の母分散は等しい（母分散に差はない）
②対立仮説を立てる
各群の母分散は異なる（いずれかの母分散に差がある）
③両側検定、片側検定を決める
両側検定のみである。
④検定統計量を算出
検定手法によって異なる。
検定統計量は帰無仮説の基にχ2分布あるいはＦ布にしたがう。
⑤ｐ値を算出
⑥有意差判定
ｐ値＜有意水準0.05
帰無仮説を棄却し対立仮説を採択する。
各群の母分散は異なる（いずれかの母分散に差がある）といえる。
ｐ値≧有意水準0.05
帰無仮説を棄却できず対立仮説を採択しない
各群の母分散は異なる（いずれかの母分散に差がある）といえない。
等分散性の検定では「帰無仮説を棄却できず」を「帰無仮説の受容」とする。
これにより「各群の母分散は等しい」といえる。
