오프라인 근본 원인 분석 (RCA) 벤치마크는 일반적으로 여러 서브시스템 (subsystems)에 걸친 단일 풀링된 Top-1 정확도 (top-1 accuracy)로 방법론들의 순위를 매기며, 엔지니어들은 종종 이 풀링된 승자를 자신의 서브시스템에 대한 권장 사항으로 해석하곤 합니다. 우리는 11개의 서브시스템과 778개의 매칭된 스코어링 유닛 (scoring units)을 포함하는 세 가지 공개 RCA 벤치마크 제품군인 OpenRCA, RCAEval, PetShop를 대상으로 이러한 해석을 감사합니다. 동일한 사례에 대한 쌍체 비교 (pairwise comparisons)를 유지하기 위해, 주요 분석에서는 완전한 커버리지를 가진 네 가지 방법론 또는 비교 대상인 BARO, CD-1min 어댑터 (adapter), max-$|Z|$, 그리고 서비스별 알람 수 (per-service alert-count)를 유지합니다. 6개의 쌍체 비교 모두에서 양방향의 서브시스템 수준 효과가 나타났으며, 모든 랜덤 효과 (random-effects) 95% 예측 구간 (prediction interval)이 0을 통과하였고, 사례 수준의 상호작용 테스트 (case-level interaction tests)는 6개 쌍 중 5개에서 교환 가능성 (exchangeability)을 기각했습니다. Leave-one-system-out 선택 방식은 제외된 11개 서브시스템 중 최대 5개에서 더 낮은 점수를 받은 방법론을 선택했으며, 후회 (regret) 값은 RCAEval / Sock-Shop에서 24.8 pp에 달했습니다. 우리는 320라인의 감사 모듈을 공개합니다. 매칭된 RCA 벤치마크 점수 테이블이 주어지면, 이 모듈은 풀링된 점수와 함께 동일한 서브시스템별 안정성 검사를 재계산합니다.