我们研究了调查中的反应行为，并展示了如何提高自我报告的解释力。首先，在假定受访者对其个人特征有不完全的自我认识的情况下，我们开发了调查回应行为的选择模型。在面板数据中，该模型预测对不同特征的响应方差在自我认识中增加，并且给定特征的方差随时间的推移在自我认识中是非单调的。重要的是，这些方差的比例确定了个人的自我认识水平，即，后者可以从观察到的反应模式中推断出来。其次，在此模型的基础上，我们建立了一个一致无偏的自我认识估计量。第三，我们进行了一个实验，在研究人员知道真实潜在特征的情况下测试模型的主要预测。数据证实了模型的预测以及估计量的有效性。最后，我们转向一个大型面板数据集，估计个体的自我认识水平，并表明，考虑自我认识的差异显著增加回归模型的解释力。使用自我认知的中位数分割和回归自我报告的风险态度的风险行为，我们发现中位数以上的受试者R2可能比中位数以下的受试者大几倍。同样，当样本限制在自我认知程度高的受试者时，风险态度的性别差异也要大得多。 These examples illustrate how using the estimator may improve inference from survey data.