异质性，或称Heteroskedasticity，是指在研究过程中，自变量（X）对因变量（Y）的影响可能受到未观测因素（Z）的显著影响。为了准确判断X的变化是否直接导致Y的变动，需要控制Z的变动。当Z保持不变时，X和Y之间的关系才被认为是X引起的，因为此时其他条件已固定（即“其他因素不变”）。

异方差性的一个重要特征是误差项的方差可能随X的变化而变化。如果Z随X变化而被包含在误差项中，当X的值不同，误差项的方差也会表现出系统性的差异，这与同方差假设（所有情况下误差项方差恒定）相违背。同方差假设简化了统计推断过程，因为不需要针对每个X值单独估计条件方差，这对于大规模数据尤其重要，但现实中的样本通常存在异质性，如消费习惯的个体差异，这会导致横截面或面板数据中出现异方差问题。

总结来说，异质性是研究中不可避免的现象，它影响着我们对变量之间关系的理解和模型的精度，特别是在处理个体差异和复杂数据时，识别并处理异方差性至关重要。