CLARUM和CPA在多维测试中检测效果的比较研究

累积总和（CLARUM）和变化点分析（CPA）程序是标记异常项目响应的两种最广泛使用的方法，但它们的相对优点几乎只在一维环境中得到了检查。这项研究评估了五种在早期研究中表现出强大的检测能力的人适度统计量（PFSs）：在多维测试场景中基于CLARUM的统计量（C i T，C i LA R D）和基于CPA的统计量（L max，W max，R max）。此外，Wald统计量衍生为多维测试的新形式，与一维版本有很大不同。通过模拟实验和案例研究来评估这些PFs在检测反向随机响应（BRR）方面的性能。结果表明，维度能力相关性影响检测率，并且随着测试长度的增加，这种影响减弱。在所有条件下，新提出的W max统计量比竞争对手实现了更高的平均检测效率，并表现出最大的稳定性。