本文首先介绍空间点过程的一些基本概念，并对点过程中几类重要的检测统计量的研究作一个简要回顾。作为非参数统计量，每个检测统计量都存在不足之处，接下来，本文将分两种情况对检测统计量的功效进行比较研究。我们将对三个在应用中使用最普遍的检测统计量F，G和J进行功效研究。对空间点过程的研究首先需要在一个抽样窗口中获取点过程的抽样，抽样中首当其冲的问题就是处理边界效应。由于在处理边界效应上所采用的方法各有不同，对同一检测统计量相应地可以得到不同的估计。本文我们将主要选择由三种不同思想获得的估计：边界法估计(Border method estimator)、开普兰—梅尔估计(Kaplan-Meierestimator)、无修正估计(Uncorrectedestimator)，对每个检测统计量分别选取上述三种估计，并基于这些估计，借助Monte Carlo检测方法详细讨论上述检测统计量的功效。此外，我们还研究了另外三类检测统计量J，K和T的功效，这也是在应用上很广泛的三类检测统计量，K和T分别是二阶和三阶检测统计量，它们对于具有小聚类的点过程具有较好的识别能力。本文考虑的重点是三类检测统计量对细胞点过程(Cell Point Processes)的识别功效问题以及阶数对功效的影响。这里的难点在于对检测统计量T的估计的计算。由于计算的复杂性，在实际中我们将主要选取其中关于T的一种估计：平移修正估计(translationcorrection estimator)，并且对J和K选择在应用中效果较好的开普兰—梅尔估计进行功效比较研究，以期在相同水平上得到预期的结果。最后我们将分析上述两组功效比较中得到的结果，并对今后的研究方向提出展望。