Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03288.jsonl.gz/291

Inhaltsverzeichnis
Häufig gestellte Fragen
Wenn sich deine Ergebnisse nach wiederholter Durchführung reproduzieren lassen, spricht man von reliabler Forschung.
Eine Reliabilität von 0.70 wird häufig als ausreichend bezeichnet. Eine Reliabilität von 0.80 gilt als gut und eine Reliabilität von über 0.90 wird als hoch interpretiert. Liegen die Werte unter 0.70 sind die Ergebnisse nicht zuverlässig.
Wenn du eine wiederholte Messung unter gleichen Bedinungen durchführst und diese andere Ergebnisse liefert, ist die Reliabilät eingeschränkt.
Während eine Messung dann valide ist, wenn sie das misst, was sie messen soll, ist eine Messung reliabel, wenn sie nach wiederholter Durchführung zuverlässige Ergebnisse liefert.
Definition: Reliabilität
Reliabilität ist die Messgenauigkeit bzw. Verlässlichkeit wissenschaftlicher Messungen. Das Gütekriterium analysiert die Zuverlässigkeit von Messungen bei statistischen Erhebungen. Ein statistischer Messwert gilt dann als zuverlässig bzw. reliabel, wenn die Messgenauigkeit der verwendeten Messinstrumente (z.B. Fragebögen) oder die Messgenauigkeit der Ergebnisse besonders hoch sind. In einfachen Worten ausgedrückt: Bei dem Gütekriterium dreht sich alles darum, ob deine Forschung bei wiederholter Durchführung ebenfalls zuverlässige Ergebnisse erzielt. Sie gibt also Auskunft darüber, wie genau deine Messungen sind und ob sie sich reproduzieren lassen.
Die fünf Arten der Reliabilität
Insgesamt gibt es fünf Arten der Messgenauigkeit, die du im Rahmen deiner wissenschaftlichen Untersuchung überprüfen kannst. Im Folgenden gehen wir näher auf die fünf verschiedenen Reliabilitäten ein.
1. Interrater Reliabilität
Die Interrater-Messgenauigkeit ist ein Maß, welches die Übereinstimmungen bzw. Abweichungen zwischen den Bewertenden in der Auswertung der Daten festhalten soll. Sie stellt somit eine Verbindung zwischen den beiden Gütekriterien Reliabilität und Objektivität her. Wurden die Daten zu 100% objektiv ausgewertet und interpretiert, ist die Interrater-Reliabilität vollständig erfüllt. In einfachen Worten: Eine hohe Interrater Reliabität liegt vor, wenn mehrere Personen die gleichen Daten auswerten und dabei dieselben Ergebnisse produzieren. Bei Milieustudien, bei der Zuordnung von Befragten in zuvor festgelegte Kategorien sowie in der psychologischen Diagnostik spielt die Interrater-Messgenauigkeit eine zentrale Rolle. Gerade bei Forschungsprojekten, in denen kein standardisiertes Vorgehen verwendet wird und die Ergebnisse von Person zu Person unterschiedlich ausfallen können, ist die Interrater-Reliabilität von Bedeutung.
2. Retest Reliabilität
Durch die wiederholte Messung der gleichen Daten lässt sich die sogenannte Retest Reliabilität bestimmen. Die Test-Retest-Methode wird also wiederholt eingesetzt und bietet den Vorteil, durch die Wiederholung der Messung Rückschlüsse auf die Zuverlässigkeit des jeweiligen Messinstruments bzw. Messverfahrens zu gewinnen. Du wiederholst also deine Untersuchung noch einmal unter denselben Bedingungen und vergleichst schließlich deine Ergebnisse miteinander. Doch Achtung: Für instabile Merkmale wie Zufriedenheit oder Emotionen ist das Maß eher nicht brauchbar. Auch bei Intelligenz- oder Mathetests, bei denen es nach mehrmaliger Durchführung zu Lerneffekten kommen kann, ist die Test-Retest-Methode nicht geeignet.
3. Paralleltest Reliabilität
Angenommen zwei verschiedene Versionen eines Messinstruments, messen dasselbe Merkmal. Mit Hilfe eines Paralleltests kannst du die Messgenauigkeit der beiden Messinstrumente überprüfen. Deine Versuchspersonen müssen zuerst die eine, dann die andere Version vollständig durchlaufen. Beide Messinstrumente sollten zu ähnlichen Ergebnissen kommen. In der Praxis ist die Paralleltest-Reliabilität allerdings schwer umzusetzen. Du müsstest einen weiteren, nicht-identischen Fragebogen mit genau der gleichen Fehlervarianz erstellen, dessen Items die gleichen Merkmale messen wie der erste Fragebogen. Der Paralleltest eignet sich also nur dann, wenn zwei gleichwertige Versionen eines Messinstruments verfügbar sind. Außerdem darf sich das zu messende Merkmal über einen längeren Zeitraum nicht mehr verändern.
4. Split Half Reliabilität
Mit Hilfe des Split Half Tests bestimmst du den Aspekt der internen Konsistenz. Du führst den Test nur einmal durch, teilst dabei jedoch die Aufgaben bzw. Fragen künstlich in zwei Hälften. Die beiden Testhälften werden schließlich miteinander verglichen bzw. interkorreliert.
5. Interne Konsistenz Reliabilität
Wenn du die interne Konsistenz überprüfen möchtest, musst du einzelne Fragen in einem Fragebogen oder einem Interview miteinander vergleichen. Jede Frage wird dabei als eigene Umfrage betrachtet. Die Ergebnisse der einzelnen Fragen werden jeweils miteinander korrelliert. Sie ist die häufigste Art der Messgenauigkeit, die gemessen wird, da die Tests nicht noch einmal durchgeführt werden müssen. Dieses Maß der Reliabilität bedeutet also weniger Aufwand. Um die interne Konsistenz deines Tests anzugeben, verwendest du Cronbachs Alpha.
Die drei Reliabilitätstypen
Den fünf Reliabilitäts-Arten werden drei verschiedene Reliabilitätstypen zugeordnet, auf die wir jetzt kurz eingehen möchten.
Konsistenz
Messen alle Fragen in deiner Umfrage tatsächlich dasselbe Merkmal? Um die Konsistenz deiner Forschungsergebnisse zu überprüfen, eignen sich die interne Konsistenz sowie Split-Half-Reliabilität bestens.
Stabilität
Wie stabil bleiben die Messergebnisse deiner Forschung zu verschiedenen Testzeitpunkten? Um die Stabilität deiner Messergebnisse zu überprüfen, eignet sich die Retest Reliabilität hervorragend.
Äquivalenz
Erzielen unterschiedliche Personen bzw. unterschiedliche Messverfahren bei der Auswertung desselben Merkmals gleichwertige Ergebnisse? Um die Äquivalenz bzw. allgemeine Gleichwertigkeit festzustellen, kannst du die Interrater Reliabilität und die Paralleltest Reliabilität heranziehen.
Reliabilität vs. Validität
Reliablität und Validität werden häufig miteinander verwechselt. Allerdings gibt es zwischen diesen beiden Gütekriterien wesentliche Unterschiede. Lies dir die folgenden Definitionen durch, um die zwei Gütekriterien garantiert nicht mehr miteinander zu verwechseln:
Reliabilität:
Bezieht sich darauf, ob die Forschung nach wiederholter Durchführung ähnliche bzw. zuverlässige Ergebnisse liefert.
Validität:
Eine Messung ist dann valide, wenn sie tatsächlich das misst, was sie messen soll.
Zusammenfassung
Reliable Messergebnisse sind zuverlässige Messergebnisse. D.h. wenn du deinen Test noch einmal durchführst, werden sehr ähnliche oder gleichwertige Ergebnisse erzielt. Das Messinstrument ist „reliabel“. Das musst du über die Messgenauigkeit wissen:
- Gütekriterium bei statistischen Ergebnissen
- Zeigt an, ob deine Ergebnisse zuverlässig bzw. reproduzierbar sind
- Wird gerne in der psychologischen Diagnostik oder bei Milieustudien angewandt
- Es gibt 5 verschiedene Arten der Messgenauigkeit
- Zusätzlich gibt es 3 verschiedene Reliabilitätstypen