Tarefa paper_repro.angrist_lavy_1999.tab4_c1.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

Do smaller classes raise pupils' achievement? Using Israeli fifth-grade classes in 1991, estimate the causal effect of one more pupil in the class on the class's average reading comprehension score, holding the share of disadvantaged pupils fixed, using a source of variation in class size that is not chosen by schools or parents.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   final5— The authors' class-level file for fifth graders in Israeli public schools, 1991 (final5.dta on Joshua Angrist's data archive), restricted as the authors' AngristLavy_Table4.do restricts it: classes with 2 to 44 pupils in schools with more than 5 fifth graders enrolled, the do-file's school-type rule (c_leom equal to 1 and c_pik below 3), and a reading score; one row per class. Columns: schlcode, the school; classid, the class; c_size, fifth-grade enrollment of the school at the start of the year; cohsize, enrollment in the grade (cohort size); classize, the number of pupils in the class; tipuach, the percent of pupils who are disadvantaged; verbsize and mathsize, the number of pupils who took the reading and the math test; avgverb and avgmath, the class's average reading comprehension and math scores (a score recorded above 100 is reduced by 100, as the do-file does; missing when no pupil took that test); func1, the class size Maimonides' rule of 40 predicts from enrollment, c_size / (floor((c_size - 1) / 40) + 1).
   Transformação "rename" aplicada à base "final5" (2029 → 2029 linhas). {"map":{"avgmath":"avgmath_raw","avgverb":"avgverb_raw"}}
   Transformação "derive" aplicada à base "final5" (2029 → 2029 linhas). {"args":{"cmp":"gt","column":"avgverb_raw","value":100},"name":"verb_over_100","op":"indicator"}
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   Transformação "derive" aplicada à base "final5" (2029 → 2029 linhas). {"args":{"column":"math_tested","default":null,"keep_unmapped":false,"mapping":[{"source":1,"target":1}]},"name":"math_mask","op":"map"}
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   Transformação "filter" aplicada à base "final5" (2029 → 2024 linhas). {"query":"classize > 1 and classize < 45 and c_size > 5 and c_leom == 1 and c_pik < 3"}
   Transformação "dropna" aplicada à base "final5" (2024 → 2019 linhas). {"columns":["avgverb"]}
   Transformação "select" aplicada à base "final5" (2019 → 2019 linhas). {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.iv_2sls(Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_732101a6 nos detalhes

   Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

   Por que este é o caminho de referência: Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.
   Argumentos principais

   cluster:

   "schlcode"

   dataset:

   "final5"

   endog:

   ["classize"]

   exog:

   ["tipuach"]

   instruments:

   ["func1"]

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   y:

   "avgverb"

   Resultado calculado

   • coef.classize = -0,158478 -0.1584776549429287
     2SLS effect of classize on avgverb
   Diagnósticos: first_stage_F.classize = 774,575774.5747822893542 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for classize (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode')) · partial_r2.classize = 0,4488020.44880209399595195 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · n_obs = 2.0192019 · se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode') · n_clusters = 1.0021002 (1002 clusters of 'schlcode')
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: -0,1585
   Figuras citadas: call_732101a6:coef.classize
   • ✓
     #0resposta com lastro

     Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
   • ✓
     #1figura da resposta escolhida

     an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
   • ✓
     #2ferramenta chamadainfer.iv_2sls

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.iv_2sls.
   • ✓
     #3argumento igualy

     T3: the outcome the design question implies
   • ✓
     #4argumento igualendog[0]

     T3: the treatment the design question implies
   • ✓
     #5argumento igualinstruments

     T3: the instrument the design question implies
   • ✓
     #6argumento igualy

     outcome: the class's average reading comprehension score (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #7argumento igualendog

     the endogenous regressor: class size (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #8argumento igualinstruments

     the instrument: Maimonides' rule (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #9argumento igualexog

     percent disadvantaged (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #10argumento igualcluster

     within-school correlation: clustered by school (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #11diagnósticon_obs

     (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #12figura da resposta próxima

     software reference (T3: recorded; T3 pontua o desenho; a estimativa é registrada)
   • ✓
     #13figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded (T3)
   • ✓
     #14figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #15figura da resposta próxima

     published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

Valores esperados e de onde vêm

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Do smaller classes raise pupils' achievement? Using Israeli fifth-grade classes in 1991, estimate the causal effect of one more pupil in the class on the class's average reading comprehension score, holding the share of disadvantaged pupils fixed, using a source of variation in class size that is not chosen by schools or parents.

   final5 (agent)

   The authors' class-level file for fifth graders in Israeli public schools, 1991 (final5.dta on Joshua Angrist's data archive), restricted as the authors' AngristLavy_Table4.do restricts it: classes with 2 to 44 pupils in schools with more than 5 fifth graders enrolled, the do-file's school-type rule (c_leom equal to 1 and c_pik below 3), and a reading score; one row per class. Columns: schlcode, the school; classid, the class; c_size, fifth-grade enrollment of the school at the start of the year; cohsize, enrollment in the grade (cohort size); classize, the number of pupils in the class; tipuach, the percent of pupils who are disadvantaged; verbsize and mathsize, the number of pupils who took the reading and the math test; avgverb and avgmath, the class's average reading comprehension and math scores (a score recorded above 100 is reduced by 100, as the do-file does; missing when no pupil took that test); func1, the class size Maimonides' rule of 40 predicts from enrollment, c_size / (floor((c_size - 1) / 40) + 1).

   file bf443edee9033926b4e74dc2c17a98b04405b899735bf4c372e0e6d468431a54 · frame —

   1. rename {"map":{"avgmath":"avgmath_raw","avgverb":"avgverb_raw"}}
   2. derive {"args":{"cmp":"gt","column":"avgverb_raw","value":100},"name":"verb_over_100","op":"indicator"}
   3. derive {"args":{"cmp":"gt","column":"avgmath_raw","value":100},"name":"math_over_100","op":"indicator"}
   4. derive {"args":{"column":"verb_over_100","factor":100},"name":"verb_shift","op":"scale"}
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   7. derive {"args":{"left":"avgmath_raw","right":"math_shift"},"name":"avgmath_shifted","op":"diff"}
   8. derive {"args":{"column":"c_size","divisor":40},"name":"func1","op":"floor_div_rule"}
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   13. derive {"args":{"columns":["avgverb_shifted","verb_mask"]},"name":"avgverb","op":"product"}
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   15. filter {"query":"classize > 1 and classize < 45 and c_size > 5 and c_leom == 1 and c_pik < 3"}
   16. dropna {"columns":["avgverb"]}
   17. select {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}
2. 1Transformação
   final5 · rename {"map":{"avgmath":"avgmath_raw","avgverb":"avgverb_raw"}}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 2b23ad8cd0d1 → 010f00767173
3. 2Transformação
   final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"avgverb_raw","value":100},"name":"verb_over_100","op":"indicator"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 010f00767173 → c6b27ce0fe06
4. 3Transformação
   final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"avgmath_raw","value":100},"name":"math_over_100","op":"indicator"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: c6b27ce0fe06 → 3306d1504ee6
5. 4Transformação
   final5 · derive {"args":{"column":"verb_over_100","factor":100},"name":"verb_shift","op":"scale"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 3306d1504ee6 → 40047f6499b1
6. 5Transformação
   final5 · derive {"args":{"column":"math_over_100","factor":100},"name":"math_shift","op":"scale"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 40047f6499b1 → 99aa2e0fdfab
7. 6Transformação
   final5 · derive {"args":{"left":"avgverb_raw","right":"verb_shift"},"name":"avgverb_shifted","op":"diff"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 99aa2e0fdfab → ffb1bb9e8300
8. 7Transformação
   final5 · derive {"args":{"left":"avgmath_raw","right":"math_shift"},"name":"avgmath_shifted","op":"diff"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: ffb1bb9e8300 → 092a1c47a742
9. 8Transformação
   final5 · derive {"args":{"column":"c_size","divisor":40},"name":"func1","op":"floor_div_rule"}

   2029 → 2029 linhas

   Frame antes → depois: 092a1c47a742 → 875de4a2cc30
10. 9Transformação
    final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"verbsize","value":0},"name":"verb_tested","op":"indicator"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 875de4a2cc30 → 89ca7567675b
11. 10Transformação
    final5 · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"mathsize","value":0},"name":"math_tested","op":"indicator"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 89ca7567675b → 38222658161f
12. 11Transformação
    final5 · derive {"args":{"column":"verb_tested","default":null,"keep_unmapped":false,"mapping":[{"source":1,"target":1}]},"name":"verb_mask","op":"map"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 38222658161f → 0ae1567e1fc1
13. 12Transformação
    final5 · derive {"args":{"column":"math_tested","default":null,"keep_unmapped":false,"mapping":[{"source":1,"target":1}]},"name":"math_mask","op":"map"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: 0ae1567e1fc1 → cc67430b1dbd
14. 13Transformação
    final5 · derive {"args":{"columns":["avgverb_shifted","verb_mask"]},"name":"avgverb","op":"product"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: cc67430b1dbd → c56ddccb9364
15. 14Transformação
    final5 · derive {"args":{"columns":["avgmath_shifted","math_mask"]},"name":"avgmath","op":"product"}

    2029 → 2029 linhas

    Frame antes → depois: c56ddccb9364 → e7e52aba50e2
16. 15Transformação
    final5 · filter {"query":"classize > 1 and classize < 45 and c_size > 5 and c_leom == 1 and c_pik < 3"}

    2029 → 2024 linhas

    Frame antes → depois: e7e52aba50e2 → 78b2a8a74186
17. 16Transformação
    final5 · dropna {"columns":["avgverb"]}

    2024 → 2019 linhas

    Frame antes → depois: 78b2a8a74186 → 724502391e3c
18. 17Transformação
    final5 · select {"columns":["schlcode","classid","c_size","cohsize","classize","tipuach","verbsize","mathsize","avgverb","avgmath","func1"]}

    2019 → 2019 linhas

    Frame antes → depois: 724502391e3c → e5f6f10d4c43
19. 18Turno do modelo
    call_d361b932referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Texto visível

    Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

    Chamadas pedidas

    • infer.iv_2sls

      {
        "cluster": "schlcode",
        "dataset": "final5",
        "endog": [
          "classize"
        ],
        "exog": [
          "tipuach"
        ],
        "instruments": [
          "func1"
        ],
        "y": "avgverb"
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
20. 19Ferramenta
    infer.iv_2sls— Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E)v0.1.0call_732101a6decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Table IV, column (1): 2SLS of the class's average reading comprehension score on class size, instrumented by Maimonides' rule (func1), with the percent disadvantaged, errors clustered by school.

    Argumentos

    {
      "cluster": "schlcode",
      "dataset": "final5",
      "endog": [
        "classize"
      ],
      "exog": [
        "tipuach"
      ],
      "instruments": [
        "func1"
      ],
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "y": "avgverb"
    }

    Figuras call_732101a6

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.classize 2SLS effect of classize on avgverb	-0,158478	-0.1584776549429287	0,04166710.04166708823731838	-0,240243 – -0,0767128

    Diagnósticos

    • first_stage_F.classize = 774,575774.5747822893542 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for classize (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode'))
    • partial_r2.classize = 0,4488020.44880209399595195 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
    • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
    • n_obs = 2.0192019
    • se_type = "cluster" (cluster-robust standard errors (CR1) by 'schlcode')
    • n_clusters = 1.0021002 (1002 clusters of 'schlcode')

    Derivação matemática e pressupostos

    coef.classize

    1. Com um instrumento e um regressor endógeno, o MQ2E é a razão entre o coeficiente de func1 na forma reduzida (avgverb sobre func1 e os controles) e no primeiro estágio (classize sobre func1 e os controles).β = ρ / π→ -0,158478 (-0.1584776549429287)
    2. Erro-padrão robusto por conglomerado (CR1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0416671 (0.04166708823731838)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 1001 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

    Pressupostos do estimador

    • the instruments affect the outcome only through the endogenous regressors (exclusion restriction)
    • the instruments are as good as randomly assigned given the controls
    • errors are independent across clusters of 'schlcode' and may be correlated within them

    Tabelas (3)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 87.00953033915071,
          "ci_low": 81.72805358938909,
          "coef": 84.3687919642699,
          "p": 0,
          "se": 1.3457111451741575,
          "t": 62.694577708465935,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -0.34006714726869425,
          "ci_low": -0.40285271643053877,
          "coef": -0.3714599318496165,
          "p": 9.341232983329694e-96,
          "se": 0.015997654478174198,
          "t": -23.219649627787874,
          "term": "tipuach"
        },
        {
          "ci_high": -0.07671279829266166,
          "ci_low": -0.24024251159319576,
          "coef": -0.1584776549429287,
          "p": 0.00015134922325899373,
          "se": 0.04166708823731838,
          "t": -3.80342523673135,
          "term": "classize"
        }
      ],
      "first_stage": [
        {
          "ci_high": 0.7531393219109376,
          "ci_low": 0.6539289621477021,
          "coef": 0.7035341420293199,
          "endog": "classize",
          "instrument": "func1",
          "p": 1.0099426782262282e-126,
          "se": 0.025278628151898873,
          "t": 27.831183630764865
        }
      ],
      "reduced_form": [
        {
          "ci_high": -0.05528831812935853,
          "ci_low": -0.16770056387282528,
          "coef": -0.1114944410010919,
          "instrument": "func1",
          "p": 0.00010573013370968822,
          "se": 0.028642445876121088,
          "t": -3.892629892129557
        }
      ]
    }

    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

    Digests dos dados

    final5 e5f6f10d4c435ecfab68a7e6bc06b2f9bd134269223cf7b0871fadb4c2ce49d5

    sha256 do resultado

    9b5a4b0e33807b1bfe0c1c031f6282485a14e995d38a85d572178653ac7766e2

    Resultado mostrado ao modelo
21. 20Turno do modelo
    call_67358643referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.classize = -0,1585.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_732101a6:coef.classize"
        ]
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
22. 21Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    -0,1585

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
23. 22Resposta

    Estimativa (infer.iv_2sls): coef.classize = -0,1585.

    Figuras citadas: call_732101a6:coef.classize · Parada: answered

    Figura da resposta: call_732101a6:coef.classize = -0,158478-0.1584776549429287 (se 0,04166710.04166708823731838)
24. 23Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
25. 24Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_732101a6:coef.classize (infer.iv_2sls)
26. 25Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.iv_2sls
27. 26Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.y = 'avgverb'
28. 27Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.endog[0] = 'classize'
29. 28Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = ['func1']
30. 29Pontuação
    #6argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.y = 'avgverb'
31. 30Pontuação
    #7argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.endog = ['classize']
32. 31Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.instruments = ['func1']
33. 32Pontuação
    #9argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.exog = ['tipuach']
34. 33Pontuação
    #10argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.cluster = 'schlcode'
35. 34Pontuação
    #11diagnósticopassouregistrada2019 vs 2019
36. 35Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada-0.1584776549 vs -0.15847765494294208
37. 36Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.04166708824 vs 0.04166708823732179
38. 37Pontuação
    #14figura da resposta próximapassouregistrada-0.1584776549 vs -0.158
39. 38Pontuação
    #15figura da resposta próximafalhouregistrada0.04166708824 vs 0.04

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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