在单因素方差分析中，需要考虑不同组的方差是否满足方差齐性，根据 Levene 方差齐性检验结果判断各组方差是否显著不同，如果齐性检验结果显著，则违反方差同质性假设，需要考虑替代方法或对数据进行转换。

（1）可以考虑采用传统方差分析的稳健替代方法，比如韦尔奇方差分析或 Brown-Forsythe 检验。这些方法对方差不齐不太敏感，可以提供更可靠的结果。（从实务的角度去讲，如果换用非参数检验结果从显著变为不显著了，又想得到一个显著的结果，可以考虑采用这种方法，当然审稿人可能并不赞同，因为他可能并不清楚这种方法。）

（2） 采用单因素方差分析对应的非参数检验方法。Kruskal-Wallis H检验，这个方法不要求正态和方差齐性。（从实务的角度讲，审稿人一般认为方差不齐就要用非参数检验，如果非参数检验结果依旧显著，那么可以采用Kruskal-Wallis H检验。）

以上两种方法是建议考虑的方法，以下方法可以作为参考。

（3）方差分析可以直接进行多重比较，使用方差不齐的“多重比较方法”，比如 Games-Howell Pairwise Comparison Test (GH) ，Tamhane’s T2 ，Dunnett’s T3 和 Dunnett’s C 等方法SPSS均有提供。

（4）进行数据转换，数据转换可以减少极端值的影响并减少方差，但是数据转换以后解释很麻烦，可以作为备选方法。常见的变换包括对数变换、平方根变换和倒数变换。

（5）Bootstrapping：Bootstrapping 是一种重采样技术，可用于估计样本统计量的分布。即使违反方差齐性假设，它也可以提供更准确的置信区间和 p 值。