给部分学生补课，没补课的同学也可能因同伴交流而受影响。这样一来，“对照组”就不再干净，常见因果分析所依赖的无干扰假设——每个人的结果只由自身是否接受处理决定——也可能失效。
Comola、Comunello 和 Gupta 提出一项非参数检验，用来先查有没有跨单元溢出。它不把影响限定为简单的线性关系，而是用级数展开逼近更灵活的形式，可同时检查同伴属性和同伴结果带来的影响。实用之处在于，研究者只需估计原假设，也就是“没有溢出”时的常规模型；论文证明其检验统计量在该假设下渐近服从标准正态分布。
作者重访高尔夫比赛、大学室友、小学生同桌和法国经济学者合作四个场景，称该检验在多处发现了线性方法漏掉的依赖关系。它只能提示“无溢出”是否站不住脚，不能直接说明影响通过什么机制传播。