我们研究调查中的反应行为，并展示如何提高自我报告的解释力。首先，我们在假设被调查者对其个体特征的自我认识不完善的前提下，建立了一个问卷回答行为选择模型。在面板数据中，该模型预测，在自我认识中，对不同特征的响应的方差会增加，并且在自我认识中，某一给定特征的方差随时间的变化是非单调的。重要的是，这些差异的比例确定了一个人的自我认识水平，也就是说，后者可以从观察到的反应模式推断。其次，我们开发了一个基于模型的一致和无偏的自我认识估计量。第三，我们运行了一个实验，在研究人员知道真正的潜在特征的情况下，测试模型的主要预测。数据证实了模型的预测以及估计的有效性。最后，我们转向一个大的面板数据集，估计个体的自我认识水平，并表明，解释自我认识的差异显著增加了回归模型的解释力。使用自我认知和自我报告风险态度的风险行为的中位数分裂，我们发现，中位数以上的受试者的R2可能比中位数以下的受试者大好几倍。同样，当将样本限制在自我认识程度较高的受试者时，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.