在统计学中，当我们需要比较两个独立样本的均值时，通常会使用独立样本t检验。然而，在实际应用中，我们常常会遇到方差不齐的情况，即两个样本的方差存在显著差异。在这种情况下，传统的独立样本t检验可能不再适用，因为其假设前提是两个样本的方差相等。

当面对方差不齐的问题时，我们可以采取以下几种方法来分析数据：

1. Welch's t检验：

Welch's t检验是一种调整后的t检验方法，它不需要假设两个样本的方差相等。这种方法通过调整自由度来提高检验的准确性。在SPSS等统计软件中，可以选择进行Welch's t检验来处理方差不齐的情况。

2. 非参数检验：

如果数据不符合正态分布或者方差不齐的情况较为严重，可以考虑使用非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验。这种方法不对数据的分布做出假设，因此在方差不齐的情况下依然能够提供可靠的结果。

3. 数据转换：

在某些情况下，可以通过对数据进行适当的转换（如对数转换、平方根转换等）来减少方差的不一致性。这种做法可以帮助满足t检验的基本假设，从而允许使用传统的t检验方法。

4. Bootstrap方法：

Bootstrap是一种基于重采样的方法，它可以在不依赖于传统假设的情况下估计统计量的分布。这种方法对于处理方差不齐的问题尤其有效，因为它不需要对方差的具体形式做出假设。

5. 检查样本大小：

样本大小对t检验的结果有很大影响。如果样本较大，即使方差不齐，t检验的结果仍然可能是稳健的。因此，在进行分析之前，评估样本大小是否足够大是很重要的。

综上所述，当面对两独立样本t检验中的方差不齐问题时，有多种方法可供选择。根据具体的数据特征和研究目的，可以选择最合适的分析策略。无论是选择Welch's t检验、非参数检验还是其他方法，关键在于确保所选方法能够准确反映数据的真实情况，并得出可靠的结论。