新版数据管线和旧版的平均值、方差都一样，不代表数据真的没变：偏斜程度、尾部或其他分布形状仍可能悄悄改变。Zhang 与 Feng 提出一套高维两样本检验框架，用来判断变量很多时，两组数据的各个边际分布是否不同。所谓边际分布，就是逐个变量观察其完整分布；秩统计量则只看观测值在合并样本中的排序，不依赖具体数值。论文的方法保留全部排序信息，对连续型变量不要求有限方差等矩条件。
最实用的一步，是同时准备三种证据汇总方式：SUM 把许多变量上的微小差异累加起来，适合差异广泛分散的情况；MAX 盯住最突出的变量，适合只有少数变量明显变化；事先不知道差异属于哪一种时，再用 Cauchy 组合检验合并两者。作者还在模拟中测试了均值和方差不变、但分布形状改变的情形，并用帕金森病声学测量和白血病基因表达数据展示 SUM 与 MAX 的互补性。边界也很明确：它比较的是各变量的边际分布，不能据此覆盖只发生在变量依赖关系中的差异。