最近关于工具变量(IV)的文献以模型为特征，在模型中，药剂根据治疗的收益以及基线-预处理水平对治疗状态进行分类。行为者所知道的收益的组成部分以及他们所采取的行动可能不为观察的经济学家所知。这样的模型被称为相关随机系数模型。对收益中未观察到的成分进行排序，会使IV估算的解释复杂化。本文检验了代理人不根据收益分类治疗的假设的可测试含义。在这篇文章中，我们开发了新的测试来衡量相关随机系数模型的经验相关性，以检查是否需要与之相关的额外并发症。我们将检验所提出的测试的威力。我们推导了相关随机系数模型的工具变量估计量方差的一种新的表示形式。我们将本文中的方法应用于估计学校教育回报的原型经验问题，并根据未观察到的收益成分找到了分类学校教育的证据。