关于错误有一些分布假设，但这些不能以正式的方式进行测试（据我所知）。

还有一个平行回归假设，它经常被违反。Long and Freese 的分类因变量书描述了近似 LR 和 Wald（又名 Brant）测试（并提供了 Stata 代码）。

误差项需要呈正态分布以证明模型的 ML 估计是正确的。可以使用 Johnson (1996) “A Test of the Normality Assumption in the Ordered Probit Model”，Metron, LIV, 213-221 开发的 LM 检验来检验这一假设。Giles 在 https://davegiles.blogspot.com/2015/06/specification-testing-in-ordered-probit.html进一步讨论了这个问题。