基于项目反应理论的计算机自适应测验（Computerized AdaptiveTest,CAT）是一种比传统测验方式更加快速有效的测验方式。目前，对于CAT的研究多集中在CAT系统的建立、CAT相关算法研究与优化、CAT与其他测验理论的结合三个方面。罕有文章对CAT在测验中的准确性及测验效率的进行普适研究，尤其是研究在理想状况下CAT与传统纸笔测验方式的差异与特点。本文以EPQ量表当中N量表为基础，首先使用真实数据进行模型拟合与参数估计，研究在实际测验中，CAT的可行性以及其测验结果与传统纸笔测验的相关与差异；而后利用Monte-Carlo生成模拟数据，对基于IRT的传统纸笔测验及CAT结果进行分析，排除各种干扰因素之后，进一步研究CAT与传统纸笔测验在理想状况下，其理论与模型的固有特点，得到以下结果：（1）CAT效率的提升，是以测验准确性的有控制的牺牲为条件的，其实质是在测验效率与测验准确率做平衡，每一个项目的减少，都会造成测验准确性的牺牲，如何有计划的筛选项目，是CAT首要的问题。（2）题库项目的增加，对于整个被试群体来说，会使传统纸笔测验和CAT的测验准确性增加，传统纸笔测验准确性的提升，同时表现在测验标准误的降低上，而在CAT中，由于本文限定了终止条件的标准误，最终被试能力估计值的标准误并没有因为测验准确性的提升而改变，这说明传统纸笔测验或者CAT所获得的被试能力估计的标准误，无法表明其测验的准确性。（3）对于不同能力水平的被试，题库项目的增加，可能会提升其测验准确性，也可能会提升其测验效率。