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上偏差值高的大学，收入也不会增长
然后比较二人考上的两所大学，大学A的偏差值要比大学B更高。假设其中一人选择就读大学A，而另一人选择了专业对自己更有吸引力的位于当地的大学B。那么只要对这两个人进行比较，就能推算出就读偏差值高的大学对未来收入的因果效应。
上偏差值高的大学，收入也不会增长
匹配法的分析结果出乎意料。在考上某大学且就读于该大学的学生组（干预组）和同样考上该大学但最终选择了偏差值较低的其他大学的学生组（对照组）之间，毕业后的工资差异在统计学上不具有显著性。不少人相信就读偏差值高的大学便能获得更好的收入，而就克鲁格等人的研究结果来看，这种因果关系实际上并不存在。不过，该结论不适用于非裔美国人等少数群体以及父母受教育程度均不到大学水平的贫困家庭。对此，克鲁格等人给出的解释是：在偏差值高的大学建立的人际社交网络或许会有利于少数人种群体或贫困阶层的发展。
克鲁格等人的研究运用了匹配法，此外也有运用倾向得分匹配法进行的研究。芝加哥大学的丹·布莱克（Dan Black）等人采用美国的数据推算了大学偏差值对未来收入的因果效应。
布莱克等人计算倾向得分时列出的协变量包括年龄、人种、出生地、学力测试的成绩、毕业高中的规模、毕业高中的教师素质、父母的学历和职业、童年有无订阅报纸或在图书馆借阅的经历等。用倾向得分匹配法进行匹配之后，他们得出了和克鲁格等人相同的结论：就读于高偏差值大学的组（干预组）与就读于低偏差值大学的组（对照组）毕业后的收入差异在统计学上不具有显著性。
正如克鲁格等人所说，“并非对所有学生来说，就读于偏差值高的大学都意味着未来收入最大化”，“世界上没有任何一所大学能够保证毕业生将来会获得更高的收入” 。
不仅如此，克鲁格等人在论文中还援引了明尼苏达州诺斯菲尔德的名门私立大学嘉尔顿大学校长斯蒂芬·R.刘易斯（Stephen R. Lewis）的话。被问及如何看待大学排名时，刘易斯答道：“问题不在于哪所大学是最棒的，而在于对谁来说是最棒的。”这句话可谓概括了这一系列研究的结论。
第7章的关键词
匹配法
该方法运用能够影响结果的协变量，从对照组中选出和干预组相似的样本进行匹配，并对两个组进行比较。存在多个协变量时，也可以将它们整合成一个得分进行匹配（倾向得分匹配法）。匹配法成立的条件是影响结果的所有协变量均可观测。