在考虑与教育相关的政策干预的有效性时，通常依赖基于年级的绩效衡量。然而，对学生表现的测量通常采用曲线，并通过字母级转换进行离散化。我们展示了转换后的成绩如何系统地挑战因果识别。即使没有明确的曲线，字母等级的转换也特别有问题，并且产生的处理估计是围绕字母阈值的膨胀响应性和远离这些阈值的“零”的加权组合。弯曲的做法也会引入治疗异质性的错误模式，例如，在表现优异的学生中减弱对治疗的测量反应，或在表现较差的学生中夸大测量反应。