반복측정된 시계열 자료는 대개 오차항의 자기상관 문제로 최소자승 추정치에 편의를 줄 수 있으므로 모형의 결과 해석 전 잔차 플롯)을 그려 발견된 패턴을 가시적으로 평가하고 더빈-왓슨 검정으로 자기상관 여부를 확인해야 한다.
반면, 반복적으로 측정된 시계열 자료는 대개 오차항의 자기상관(serial autocorrelation) 문제로 인해, 최소자승(OLS) 추정치에 편의를 줄 수 있음 에 주의해야 한다. 일반 회귀분석에서는 독립변수들이 오차항과 상관관계가 없다는 것을 가정하지만, 구간별 회귀분석에서는 시기를 독립변수로 설정하 므로 반복 관찰된 변수의 오차항은 대개 자기상관이 존재하게 된다(W agner et al., 2002: 305). 자기상관이 발생한 경우 표준오차를 과소추정하고, 정책 개입의 효과를 과대추정하게 되므로, 적절한 교정이 요구된다. 따라서 모형 의 결과를 해석하기에 앞서 잔차 플롯(plot)을 그려 어떠한 패턴이 발견되는지 여부를 가시적으로 평가하고, 통계적으로도 더빈-왓슨 검정(Durbin-Watson test)을 통해 자기상관 여부를 확인할 필요가 있다.