瑟斯顿模型和布拉德利-特里模型是配对比较数据分析中最常用的模型。自引入以来，在不同领域提出了许多发展建议。本文提供了这些扩展的更新概述，包括如何解释对象和主题特定的协变量以及如何处理有序配对比较数据。特别强调依赖比较的模型。尽管这些模型更真实，但由于数值困难，其使用变得复杂。因此，我们专注于执行问题。特别地，针对相关配对比较数据的模型探索了一种配对似然方法，并进行了仿真研究，以比较最大配对似然与其他有限信息估计方法的性能。通过使用学生进行的大学配对比较的真实数据集，说明了该方法。