Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do sau: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,… Vì vậy, chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư. (Trích Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 228).
Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đãđược chuẩn hóa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Hình 4.3: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Nguồn:Phân tích dữ liệu –phụ lục số 19
Qua biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Bảng 4.20) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. “Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hoàn toàn chuẩn vì luôn luôn có những
chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thôi” (Trích Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 229). Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot (Bảng 4.20) cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Mặt khác, hệ số kiểm định Durbin Watson = 1,977 trong khoảng [1 < D < 3] nên không có hiện tượng tương quan của các phần dư (Hoàng Trọng –Mộng Ngọc, 2008).
Hình 4.4: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Nguồn:Phân tích dữ liệu –phụ lục số 19
Ở đây (Bảng 4.21), ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn: trị trung bình gần bằng 0 (Mean = 8,60E-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std.Dev. = 0,993). Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.