本文利用控制函数开发了一个测试选择偏差的框架。我们的框架背后的思想是，如果匹配或IV估计器的通常假设成立，控制函数识别潜在选择偏差的存在和大小。将这个修正项相对于适当的权重取平均值，就可以得出对感兴趣的替代治疗效果的选择偏倚程度。我们的框架的一个优点是，它鼓励在适当的时候使用更有效的治疗效果估计，例如基于最小二乘或匹配的估计。我们的方法的另一个优点是，它提供了对选择偏差大小的估计。我们还展示了当试图推断项目参与者的项目影响时，这个估计是如何帮助的，而不包括在LATE估计中。