在不遵守规定的治疗的情况下，因果效应的估计通常依赖于工具变量。然而，当参与也被误报时，这种方法可能会严重偏颇。我们提供了一种工具变量方法，研究人员可以使用该方法在数据中识别真正的异质治疗效果，包括不遵从性和治疗状态的错误分类。我们的方法可以被使用，无论处理是否因为随机缺失、非随机缺失或普遍测量错误而分类错误。最后，我们使用专门的Stata命令ivreg2m来评估英国的教育回报。