在经济学和统计学领域中，异方差性是一个常见的问题，它会严重影响回归分析的结果准确性。为了检测这种现象的存在，怀特提出了一种通用的方法来检验异方差性。这种方法不仅简单易行，而且能够广泛应用于各种数据集。

怀特检验的基本思想是通过构建辅助回归模型来判断原始模型是否存在异方差。具体来说，我们首先估计出原始回归模型，并计算出残差平方。然后，将这些残差平方作为因变量，以自变量的平方、交叉项以及常数项为解释变量重新进行回归。如果新的回归模型中的系数显著不为零，则表明存在异方差性。

与传统的戈德菲尔德-夸特检验相比，怀特检验无需事先假设误差项的具体分布形式，也无需对样本进行排序，因此具有更强的适应性和灵活性。此外，怀特检验还可以帮助研究人员识别出导致异方差的具体来源，这对于后续的数据处理和模型修正至关重要。

值得注意的是，在实际操作过程中，怀特检验可能会受到多重共线性的干扰，从而影响其效果。因此，在应用该方法时，我们需要谨慎选择变量，并适当调整模型结构。同时，为了提高结果的可靠性，建议结合其他诊断工具一起使用，例如Breusch-Pagan检验等。

总之，怀特的一般异方差检验为我们提供了一个强有力的工具，用以评估和解决回归分析中的异方差问题。通过对这一技术的深入理解和熟练掌握，我们可以更好地确保研究结论的真实性和有效性。

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