การทดสอบ Glejserสำหรับความแปรปรวนที่ไม่คงที่ซึ่งพัฒนาขึ้นในปี 1969 โดยHerbert Glejserเป็นการทดสอบทางสถิติที่ทำการถดถอยค่าตกค้างกับตัวแปรอธิบายที่คิดว่าเกี่ยวข้องกับความแปรปรวนที่ไม่คงที่^{[ 1 ]}หลังจากที่พบว่าไม่ถูกต้องในเชิงอะซิมโทติกภายใต้การรบกวนที่ไม่สมมาตร^{[ 2 ]}การปรับปรุงที่คล้ายกันได้รับการเสนอแนะโดยอิสระโดย Im ^{[ 3 ]}และ Machado และ Santos Silva ^{[ 4 ]}

ขั้นตอนที่ 1: ประมาณค่าการถดถอยดั้งเดิมด้วยวิธี การกำลังสองน้อยที่สุดแบบธรรมดาและหาค่าความคลาดเคลื่อนของตัวอย่าง  e _i

ขั้นตอนที่ 2: ทำการถดถอยค่าสัมบูรณ์ | e _i | กับตัวแปรอธิบายที่เกี่ยวข้องกับความแปรปรวนที่ไม่ คงที่

${\displaystyle {\begin{aligned}|e_{i}|&=\gamma _{0}+\gamma _{1}X_{i}+v_{i}\\[8pt]|e_{i}|&=\gamma _{0}+\gamma _{1}{\sqrt {X_{i}}}+v_{i}\\[8pt]|e_{i}|&=\gamma _{0}+\gamma _{1}{\frac {1}{X_{i}}}+v_{i}\end{aligned}}}$

ขั้นตอนที่ 3: เลือกสมการที่มีค่า R² สูงที่สุด^และค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานต่ำที่สุดเพื่อแสดงถึงความแปรปรวนที่ไม่คงที่ (heteroscedasticity)

ขั้นตอนที่ 4: ทำการทดสอบ t-test กับสมการที่เลือกจากขั้นตอนที่ 3 โดยใช้ค่าγ ₁หากγ ₁มีนัยสำคัญทางสถิติ ให้ปฏิเสธสมมติฐานหลักของความแปรปรวนคงที่ (homoscedasticity)

การทดสอบของ Glejser สามารถนำไปใช้ในซอฟต์แวร์ Rโดยใช้glejserฟังก์ชันของskedasticแพ็กเกจ^{[ 5 ]}นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในซอฟต์แวร์เศรษฐศาสตร์SHAZAM ได้อีกด้วย ^{[ 6 ]}

การทดสอบ Breusch–Pagan การทดสอบ Goldfeld–Quandt การทดสอบ Park การทดสอบสีขาว