При использовании данного теста предполагается, что дисперсия отклонения будет либо увеличиваться, либо уменьшаться с увеличением значений
. Поэтому для регрессии, построенной по МНК, абсолютные величины отклонений
и значения
объясняющей переменной
будут коррелированы. Значения
и
ранжируются (упорядочиваются по величинам). Затем определяется коэффициент ранговой корреляции:
, (41)
где
- разность между рангами
и
;
- число шесть.
Доказано, что если коэффициент корреляции
для генеральной совокупности равен нулю, то статистика
, (42)
имеет распределение Стьюдента с числом степеней свободы
.
Следовательно, если наблюдаемое значение
-статистики, вычисленное по формуле (42), превышает
(определяемое по таблице критических точек распределения Стьюдента), то необходимо отклонить гипотезу о равенстве нулю коэффициента корреляции
, следовательно, и об отсутствии гетероскедастичности. В противном случае гипотеза об отсутствии гетероскедастичности принимается.
Если в модели регрессии больше чем одна объясняющая переменная, то проверка гипотезы может осуществляться с помощью
-статистики для каждой из них отдельно.