Assessing Rothstein's critique of teacher value-added models
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评估 Rothstein 对教师增值模型的批评
- 研究问题
- 用于检验学生条件随机分班的证伪检验是否受小样本与成绩生产函数误设影响，这会如何改变对教师增值模型的判断？
- 方法与思路
- 作者评估既有证伪检验的小样本表现，提出对样本量较不敏感的替代策略，并在考虑教师投入持续性的情况下重新检验原样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，既有检验在小样本下表现较差，各种检验均受生产函数误设影响；调整样本与投入持续性处理后未拒绝条件随机分班。
- 阅读关注点
- 应核对替代检验的原假设与小样本校准、教师投入持续性的设定，以及生产函数误设如何影响拒绝率和教师质量估计。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 版本摘要；未拒绝条件随机分班不等于证明该假设成立，检验功效及模型设定合理性仍需全文核对。
原文摘要
Value-added models of teacher effectiveness yield consistent estimates of teacher quality under the assumption that students are randomly assigned to classrooms conditional on ability. Rothstein (2010) tested and rejected this underlying sorting assumption, casting doubt on the usefulness of the value-added framework. In this paper, I illustrate that the falsification tests employed by Rothstein perform quite poorly in small samples and I propose an alternative testing strategy that is less sensitive to sample size. I also show that none of the proposed falsification tests works well when the achievement production function is misspecified. Finally, I return to the same North Carolina sample employed by Rothstein and retest the assumption of conditional random assignment. Once I account for the “smallness” of the data and allow teacher inputs to persist at reasonable rates, I fail to reject conditional random assignment.