在多元线性回归分析中，确实有一些常见的问题需要考虑，以下是对选项的分析：

A: **正态分布问题**
- 回归分析中，要求残差（不是自变量或因变量）近似服从正态分布。虽然自变量和因变量不需要是正态分布，但残差的正态性假设对于进行假设检验（例如t检验、F检验）是重要的，以确保统计推断的有效性。如果残差不满足正态分布，可能会影响假设检验的结果。

B: **异方差问题**
- 异方差性是指残差的方差不是恒定的，而是随着自变量的变化而变化。这违反了线性回归的假设之一，即残差的方差应当是恒定的（即同方差性）。异方差可能导致估计量的标准误偏小，从而影响系数的显著性检验。

C: **异常值问题**
- 异常值是指数据集中与其他数据点显著不同的数据点，它们可能对回归模型的拟合产生过大的影响。异常值会导致估计结果的不稳定性，从而影响整体模型的准确性。

D: **共线性问题**
- 共线性是指自变量之间存在较强的线性关系，这会导致回归系数不稳定，与多变量间的独立性假设不符，共线性问题可能导致估计的系数方差增大，使得难以确定哪一个自变量对因变量的影响更显著。

**正确答案**：B, C, D

### 专业分析总结

- **正态分布问题**主要影响的是统计检验的有效性，不直接导致回归估计量的偏差或不稳定。
- **异方差问题、异常值问题和共线性问题**则可能对估计精度和模型的整体表现产生更直接和显著的影响，需要特别关注和处理。

因此，在实际应用中，除了检验残差的正态性外，对于异方差、异常值和共线性问题的诊断和处理同样重要。