zhichiyixia

你正好说到点子上了，正是因为这两个检验意义不大，体现不出太多用处，所以不用做。
1. 多重共线性是普遍存在的问题，只会增大系数的方差，降低显著性，不会使得系数出现有偏性。换言之，只有当你的结果不显著的时候，才需要看是否是多重共线性太严重导致的；
2. 异方差问题同样是比较常见的，异方差问题不会影响系数，但是会导致系数的标准误不准确。回归中有一个假设，那就是残差项服从独立同分布。现在放宽假设，如果只是独立，但不同分布，那么异方差问题就出现了。一般对于这种问题，处理方式是在命令后面加“, robust”，这样你的结果对于异方差问题是稳健的，也就是说异方差问题不会影响你的结果。因此，异方差检验自然也不用做。