近年来,随着计算机技术的广泛应用与教育测量理论的飞速发展,很多大型的考试都已经代替传统的纸笔测试的考试形式,借助计算机进行辅助测试。采用计算机辅助测试有很多的优势,它不仅可以对考试信息进行及时的反馈,还可以记录下每个被试者对每个项目的反应时间。项目反应时间是非常有研究价值的信息资源,它与被试者的答题速度、应试策略、项目的难度以及考试的性质都有很密切的联系。本文主要研究的问题是如何利用反应时间来识别被试者在测试过程中是否出现了欺骗行为。欺骗行为有不同的形式,例如,当被试者在测试中利用很短的时间回答出了很难的项目时,我们可以推测被试者有可能预先已经知道了测试项目。再比如说,如果被试者对后部分项目进行作答时用时很短,则说明被试者在测试过程中可能出现了作答时间不足的情况。本文中,采用了贝叶斯检验的方法对欺骗行为进行识别。对常用的对数正态模型进行改进,提出了基于Box-Cox变换下正态反应时间模型,并证明了Box-Cox正态反应时间模型要优于对数正态反应时间模型。在本文的模拟研究中,对于模型中的参数估计是利用马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC)得出的。将估计的参数值代入被试拟合检验统计量判断被试者是否出现了欺骗行为。最后通过对第一类错误率与第二类错误率的数据分析将两种模型进行了比较。