一、診斷性檢驗

任何計量方法都有適用前提；如前提不成立，則無法使用此計量方法(可能導致不一致估計)。

估計模型后，應對計量方法的前提條件進行“診斷性檢驗”(diagnostic checking)或作出定性說明。比如，進行 2SLS 估計后，應進行弱工具變量檢驗、過度識別檢驗(假設存在過度識別)、解釋變量內(nèi)生性檢驗；并從定性的角度說明“排他性約束”(exclusion restriction)為什么成立。又比如，使用時間序列估計自回歸(AR)或向量自回歸模型(VAR)，應檢驗殘差是否為白噪聲(無自相關(guān))。

即使進行 OLS 回歸，也應說明解釋變量為什么外生，或者遺漏變量偏差為什么不重要。

二、穩(wěn)健性檢驗

為了使用特定的計量方法，研究者常需做一系列假定。論文的主要結(jié)果是否對這些假定很敏感？

有必要放松論文的某些假定，看結(jié)果是否穩(wěn)健或基本不變，這稱為“穩(wěn)健性檢驗”(robustness check)或“敏感度分析”(sensitivity analysis)。比如，通過改變樣本區(qū)間(或去掉極端值)、函數(shù)形式、計量方法、控制變量、變量定義、數(shù)據(jù)來源等，來考察計量結(jié)果的穩(wěn)定性。只有穩(wěn)健的結(jié)果才有說服力，穩(wěn)健性檢驗已成為高質(zhì)量實證論文不可或缺的一部分。