Коллеги, подскажите по такому вопросу.
Есть две группы. Делаем проверку на гомогенность дисперсий, тест Ливиня стат.значит p<0,03.
Можно ли как-то вычислить какие именно люди повлияли на то, что дисперсии различаются. В простой форме: Вот из -за того что субъекты 1,4,10 имеют значения такие-то, из-за этого дисперсии стат.значимо различаются.

Это называется Influential Data , например https://journal.r-project.org/archive/2012-...nhuis~et~al.pdf

Очень важный аспект, проверять не только равенство средних, но и равенство остальных параметров (см. http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm). Конечно, важно исследовать и Cook?s Distance.
И кроме этого варианта следует в каждой из сравниваемых групп оценить наличие/отсутствие связей анализируемого количественного признака со всеми остальными признаками. Далее, очень результативный метод оценки тех наблюдений (пациенты, люди), которые как раз и приводят к различию дисперсий, это метод логистической регрессии. Пи сравнении групп этим методом вначале ранжируются предикторы в уравнении. И смотрится, вошёл ли изучаемый количественный признак, по которому сравниваем дисперсии, в это уравнение. Далее, для всех наблюдений сравниваемых групп вычисляем значения параметра ВЕТА (см. http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm - http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm). И для больших и малых значений ВЕТА определяются значения анализируемого признака. В частности, насколько далеко эти значения находятся по отношению к среднему значению этого признака. Т.е. какие наблюдения вносят максимальные вклады в значения дисперсии.

И ещё одно пожелание. Кроме теста Ливиня следует использовать и другие мощные критерии, в частности критерии Сиджела-Тьюки и Ансари-Брэдли.

Желаю успеха в анализе собранных данных!