基于自我评估的测量方法在实证经济研究中越来越重要，但却受到测量误差的困扰。这篇论文首次尝试测量个体对潜在特征的自我报告的答案的揭示和自我报告的可靠性。我们表明，与经济学家相关的自我报告的测量误差在个体之间是异质的，可以合理地用两种未观察到的分布来近似。我们提出了一个简单的调查问题，可以使用横断面数据来区分给出高度可靠答案的个体。我们证明，它预测显示的个人可靠性高于所有测量特征，调查条件，和实验处理。我们展示了如何使用简单的自我报告可靠性测量来经济有效地减少高中GPA、大学毕业、失业和生活满意度的认知和非认知决定因素估计的衰减偏差。在不需要面板数据的情况下，所实现的校正类似于现有文献中一些最有效的基于简化形式理论的方法。最后，我们阐明了努力和自我认识在产生测量误差中的作用，并提出了一个简单的模型，使我们的发现合理化。