我们记录了乌干达北部一项高效扫盲计划的显著变化。该程序使测试分数平均提高了1.4个标准差，但标准统计界限显示影响标准差超过1.0个标准差。这意味着，我们学生之间的效果差异比文献中所有发展中国家教育干预措施随机评估的平均效果的分布更广。这个非常有效的项目确实让一些学生掉队了。与此同时，我们并没有从我们试图确定哪些学生从这个项目中受益更多或更少的分析中得到太多东西。我们拒绝秩保存，并且随机增加的较弱假设在分位数特定的平均处理效果上留下了广泛的界限。在已知候选调节因子的情况下，评估系统异质性的传统方法和机器学习方法都捕捉不到影响中变异的一小部分。