肥胖文献的经济学隐含地假设测量的人体测量是没有误差的，与自我报告的数据相比，它们经常被视为黄金标准。我们使用因子混合模型来分析和表征自我报告和测量人体测量的测量误差，并使用巴西2013年全国健康调查的全国代表性数据。事实上，测量的人体测量中有一小部分是由于数据记录错误造成的，但在统计上有显著意义。有误差的病例的估计平均体重(身高)比潜在真实体重(身高)的估计平均值高10%(低2.9%)。由于测量不精确，并且由于个人报告的行为，我们自我报告的人体测量中只有10%到24%没有任何测量误差。后估计分析使我们能够计算出最接近真实体重和身高分布的混合人体测量预测。基于混合测量的BMI分布与基于测量数据的BMI分布接近，而基于自我报告数据的BMI低估了真实的BMI分布。对医疗保健利用回归模型的分析显示，当基于测量数据或我们的混合BMI测量时，与BMI的关系几乎没有差异，但是当将两者与基于自我报告数据的BMI进行比较时，可以观察到一些差异。