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Zunächst sollte untersucht werden, ob zwischen den metrischen unabhängigen Variablen und der abhängigen Variable überhaupt ein linearer Zusammenhang besteht. Dies lässt sich graphisch anhand von Streudiagrammen überprüfen. Andere Möglichkeit ist die sogenannte Partial Residual Plot zu benutzen. Eine lineare Zusammenhang in Form einer roten Gerade is gezeigt. Der grüner Gerade representiert die Modellierung dieser zusammenhang durch sogenannte Splines. Sollte der Zusammenhang nicht linear sein, so können eventuell die vorgestellten Transformationen genutzt werden, um den Zusammenhang zu linearisieren.
Weiterhin wird vorausgesetzt, dass die Residuen unabhängig sind und eine konstante Varianz aufweisen (\( V(\epsilon_{i}) = \sigma^{2}\)," Homoskedastizität"). Dies kann überprüft werden, indem die geschätzten Werte der abhängigen Variablen in einem Streudiagramm gegen die Residuen gezeichnet werden (sog. Residuenplot).
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Die Punkte im Residuenplot sollten ohne Systematik streuen. Eine Systematik deutet auf Abhängigkeiten hin, die nicht berücksichtigt wurden. Formen die Punkte einen „Trichter“ ist dies ein Hinweis auf eine Verletzung der Annahme gleicher Varianzen. Damit man den F-Test und die t-Tests für die Parameter sinnvoll interpretieren kann, müssen die Residuen zudem normalverteilt sein. Um dies graphisch zu prüfen, können im Dialogfeld „Diagramme“ (s. Beispiel oben) zusätzlich die Optionen „Histogramm“ und „Normalverteilungsdiagramm“ ausgewählt werden. Der Output wird dann um ein Histogramm der standardisierten Residuen, dem die Dichte der Standardnormalverteilung überlagert ist, ergänzt. Die Form des Histogramms sollte möglichst der der Kurve entsprechen.
Eine weitere Möglichkeit der Kontrolle ist über das PP-Diagramm gegeben. Das PP-Diagramm ist analog zum QQ-Plot zu interpretieren, wobei statt der Quantile die kumulierte relative Häufigkeit gegen die erwartete kumulierte Wahrscheinlichkeit abgetragen wird.
Diese Diagramme überprüfen, ob die Residuen der Normalverteilungsannahme genügen. Das Histogramm zeigt, dass die Verteilung der Residuen im Vergleich zu Normalverteilung eher rechtsschief ist. Das QQ-Diagramm zeigt große Abweichungen von der 45◦ Linie. Das weißt auch auf eine Abweichung der Residuen von der Normalverteilung hin. Zusätzlich zu den genannten grafischen Möglichkeiten, können der Kolmogorow-Smirnow-Test oder der Shapiro-Wilk-Test zu Überprüfung der Normalverteilung angewendet werden.
