Reliabilität und Validität sind Konzepte, die zur Bewertung der Qualität von Forschung verwendet werden. Sie geben an, wie gut eine Methode, Technik oder ein Test etwas misst. Bei der Reliabilität geht es um die Konsistenz einer Messung, bei der Validität um die Genauigkeit einer Messung.
Es ist wichtig, Reliabilität und Validität zu berücksichtigen, wenn Sie Ihr Forschungsdesign erstellen, Ihre Methoden planen und Ihre Ergebnisse aufschreiben, besonders in der quantitativen Forschung.
| Zuverlässigkeit | Gültigkeit | |
|---|---|---|
| Was sagt es Ihnen? | Das Ausmaß, in dem die Ergebnisse reproduziert werden können, wenn die Untersuchung unter den gleichen Bedingungen wiederholt wird. | Das Ausmaß, in dem die Ergebnisse wirklich das messen, was sie messen sollen. |
| Wie wird sie bewertet? | Durch Überprüfung der Konsistenz der Ergebnisse über die Zeit, über verschiedene Beobachter und über Teile des Tests selbst. | Durch Überprüfung, wie gut die Ergebnisse mit etablierten Theorien und anderen Messungen desselben Konzepts übereinstimmen. |
| Wie hängen sie zusammen? | Eine zuverlässige Messung ist nicht immer gültig: Die Ergebnisse können reproduzierbar sein, aber sie sind nicht notwendigerweise richtig. | Eine gültige Messung ist im Allgemeinen zuverlässig: Wenn ein Test genaue Ergebnisse liefert, sollten sie reproduzierbar sein. |
Verständnis von Reliabilität vs. Validität
Reliabilität und Validität sind eng miteinander verbunden, aber sie bedeuten unterschiedliche Dinge. Eine Messung kann reliabel sein, ohne valide zu sein. Wenn eine Messung jedoch valide ist, ist sie normalerweise auch reliabel.
Was ist Reliabilität?
Reliabilität bezieht sich darauf, wie konsistent eine Methode etwas misst. Wenn mit der gleichen Methode unter den gleichen Umständen immer das gleiche Ergebnis erzielt werden kann, gilt die Messung als zuverlässig.
Was ist Validität?
Validität bezieht sich darauf, wie genau eine Methode das misst, was sie messen soll. Wenn eine Forschung eine hohe Validität hat, bedeutet das, dass sie Ergebnisse produziert, die den realen Eigenschaften, Merkmalen und Variationen in der physischen oder sozialen Welt entsprechen.
Eine hohe Reliabilität ist ein Indikator dafür, dass eine Messung valide ist. Wenn eine Methode nicht zuverlässig ist, ist sie wahrscheinlich nicht valide.
Wenn das Thermometer jedes Mal unterschiedliche Temperaturen anzeigt, obwohl Sie sorgfältig kontrollierte Bedingungen haben, um sicherzustellen, dass die Temperatur der Probe gleich bleibt, funktioniert das Thermometer wahrscheinlich nicht richtig und seine Messungen sind daher nicht valide.
Zuverlässigkeit allein reicht jedoch nicht aus, um Validität sicherzustellen. Selbst wenn ein Test zuverlässig ist, kann es sein, dass er die reale Situation nicht genau widerspiegelt.
Die Validität ist schwieriger zu beurteilen als die Reliabilität, aber sie ist noch wichtiger. Um brauchbare Ergebnisse zu erhalten, müssen die Methoden, mit denen Sie Ihre Daten erheben, valide sein: Die Untersuchung muss das messen, was sie zu messen vorgibt. Dies stellt sicher, dass Ihre Diskussion der Daten und die Schlussfolgerungen, die Sie ziehen, ebenfalls gültig sind.
Wie werden Reliabilität und Validität bewertet?
Die Reliabilität kann durch den Vergleich verschiedener Versionen derselben Messung geschätzt werden. Die Validität ist schwieriger zu beurteilen, kann aber durch den Vergleich der Ergebnisse mit anderen relevanten Daten oder der Theorie geschätzt werden. Methoden zur Schätzung von Reliabilität und Validität werden in der Regel in verschiedene Typen unterteilt.
Typen der Reliabilität
Die verschiedenen Typen der Reliabilität können durch verschiedene statistische Methoden geschätzt werden.
| Arten der Reliabilität | Was wird damit bewertet? | Beispiel |
|---|---|---|
| Test-retest | Die Konsistenz einer Messung über die Zeit: Erhalten Sie die gleichen Ergebnisse, wenn Sie die Messung wiederholen? | Eine Gruppe von Teilnehmern füllt einen Fragebogen zur Messung von Persönlichkeitsmerkmalen aus. Wenn sie den Fragebogen im Abstand von Tagen, Wochen oder Monaten wiederholen und die gleichen Antworten geben, deutet dies auf eine hohe Test-Retest-Reliabilität hin. |
| Interrater | Die Konsistenz einer Messung über Rater oder Beobachter hinweg: Erhalten Sie die gleichen Ergebnisse, wenn verschiedene Personen die gleiche Messung durchführen? | Basierend auf einer Checkliste für Bewertungskriterien geben fünf Prüfer deutlich unterschiedliche Ergebnisse für die gleiche Studienarbeit ab. Dies deutet darauf hin, dass die Beurteilungs-Checkliste eine niedrige Inter-Rater-Reliabilität aufweist (z.B. weil die Kriterien zu subjektiv sind). |
| Interne Konsistenz | Die Konsistenz der Messung selbst: Erhalten Sie die gleichen Ergebnisse aus verschiedenen Teilen eines Tests, die das Gleiche messen sollen? | Sie entwerfen einen Fragebogen zur Messung des Selbstwertgefühls. Wenn Sie die Ergebnisse zufällig in zwei Hälften aufteilen, sollte es eine starke Korrelation zwischen den beiden Ergebnismengen geben. Wenn die beiden Ergebnisse sehr unterschiedlich sind, deutet dies auf eine niedrige interne Konsistenz hin. |
Arten der Validität
Die Validität einer Messung kann auf der Grundlage von drei Haupttypen von Evidenz geschätzt werden. Jeder Typ kann durch Expertenurteil oder statistische Methoden bewertet werden.
| Typ der Validität | Was bewertet sie? | Beispiel |
|---|---|---|
| Konstrukt | Die Übereinstimmung einer Messung mit der bestehenden Theorie und dem Wissen über das zu messende Konzept. | Ein Fragebogen zum Selbstwertgefühl könnte durch die Messung anderer Eigenschaften bewertet werden, von denen bekannt ist oder angenommen wird, dass sie mit dem Konzept des Selbstwertgefühls zusammenhängen (z. B. soziale Fähigkeiten und Optimismus). Eine starke Korrelation zwischen den Werten für das Selbstwertgefühl und den zugehörigen Merkmalen würde auf eine hohe Konstruktvalidität hinweisen. |
| Inhalt | Das Ausmaß, in dem die Messung alle Aspekte des zu messenden Konzepts abdeckt. | Ein Test, der das Sprachniveau einer Klasse von Schülern messen soll, enthält Komponenten zum Lesen, Schreiben und Sprechen, aber keine Komponente zum Hörverstehen. Experten sind sich einig, dass das Hörverständnis ein wesentlicher Aspekt der Sprachfähigkeit ist, daher fehlt dem Test die Inhaltsvalidität zur Messung des Gesamtniveaus der Spanischkenntnisse. |
| Kriterium | Das Ausmaß, in dem das Ergebnis einer Maßnahme mit anderen gültigen Maßnahmen desselben Konzepts übereinstimmt. | Eine Umfrage wird durchgeführt, um die politischen Meinungen der Wähler in einer Region zu messen. Wenn die Ergebnisse das spätere Ergebnis einer Wahl in dieser Region genau vorhersagen, deutet dies darauf hin, dass die Umfrage eine hohe Kriteriumsvalidität hat. |
Um die Validität einer Ursache-Wirkungs-Beziehung zu beurteilen, müssen Sie auch die interne Validität (die Gestaltung des Experiments) und die externe Validität (die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse) berücksichtigen.
Wie Sie Validität und Reliabilität in Ihrer Forschung sicherstellen
Die Reliabilität und Validität Ihrer Ergebnisse hängt von der Erstellung eines starken Forschungsdesigns ab, der Wahl geeigneter Methoden und Stichproben sowie der sorgfältigen und konsequenten Durchführung der Forschung.
Validität sicherstellen
Wenn Sie Scores oder Ratings verwenden, um Variationen in etwas zu messen (z. B. psychologische Merkmale, Fähigkeitsniveaus oder physische Eigenschaften), ist es wichtig, dass Ihre Ergebnisse die realen Variationen so genau wie möglich wiedergeben. Die Validität sollte bereits in den frühesten Stadien Ihrer Forschung berücksichtigt werden, wenn Sie entscheiden, wie Sie Ihre Daten erheben werden.
- Wählen Sie geeignete Messmethoden
Stellen Sie sicher, dass Ihre Methode und Ihr Messverfahren von hoher Qualität sind und genau das messen, was Sie wissen wollen. Sie sollten gründlich recherchiert sein und auf vorhandenem Wissen basieren.
Um beispielsweise Daten zu einem Persönlichkeitsmerkmal zu sammeln, könnten Sie einen standardisierten Fragebogen verwenden, der als zuverlässig und valide gilt. Wenn Sie einen eigenen Fragebogen entwickeln, sollte dieser auf etablierten Theorien oder Erkenntnissen früherer Studien basieren und die Fragen sollten sorgfältig und präzise formuliert sein.
- Wählen Sie Ihre Probanden mit geeigneten Stichprobenmethoden aus
Um valide, verallgemeinerbare Ergebnisse zu erhalten, definieren Sie die zu untersuchende Population klar (z.B. Personen aus einem bestimmten Altersbereich, einer bestimmten geografischen Lage oder einem bestimmten Beruf). Stellen Sie sicher, dass Sie genügend Teilnehmer haben und dass diese repräsentativ für die Population sind.
Zuverlässigkeit sicherstellen
Die Zuverlässigkeit sollte während des gesamten Prozesses der Datenerhebung berücksichtigt werden. Wenn Sie ein Werkzeug oder eine Technik zur Datenerhebung verwenden, ist es wichtig, dass die Ergebnisse präzise, stabil und reproduzierbar sind.
- Wenden Sie Ihre Methoden konsistent an
Planen Sie Ihre Methode sorgfältig, um sicherzustellen, dass Sie bei jeder Messung dieselben Schritte auf dieselbe Weise durchführen. Dies ist besonders wichtig, wenn mehrere Forscher beteiligt sind.
Wenn Sie beispielsweise Interviews oder Beobachtungen durchführen, legen Sie klar fest, wie bestimmte Verhaltensweisen oder Antworten gezählt werden, und stellen Sie sicher, dass die Fragen jedes Mal auf die gleiche Weise formuliert werden.
- Standardisieren Sie die Bedingungen Ihrer Forschung
Wenn Sie Ihre Daten erheben, halten Sie die Umstände so konsistent wie möglich, um den Einfluss externer Faktoren zu reduzieren, die zu Abweichungen in den Ergebnissen führen könnten.
Stellen Sie zum Beispiel bei einem Versuchsaufbau sicher, dass alle Teilnehmer die gleichen Informationen erhalten und unter den gleichen Bedingungen getestet werden.
Wo Sie über Reliabilität und Validität in einer Diplomarbeit schreiben
Es ist angemessen, Reliabilität und Validität in verschiedenen Abschnitten Ihrer Diplomarbeit oder Dissertation zu diskutieren. Zu zeigen, dass Sie sie bei der Planung Ihrer Forschung und der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigt haben, macht Ihre Arbeit glaubwürdiger und vertrauenswürdiger.
| Abschnitt | Diskutieren |
|---|---|
| Literaturübersicht | Was haben andere Forscher getan, um Methoden zu entwickeln und zu verbessern, die zuverlässig und gültig sind? |
| Methodik | Wie haben Sie Ihre Forschung geplant, um die Reliabilität und Validität der verwendeten Maßnahmen sicherzustellen? Dazu gehören die gewählte Stichprobenmenge und -größe, die Probenvorbereitung, die äußeren Bedingungen und die Messtechniken. |
| Ergebnisse | Wenn Sie Reliabilität und Validität berechnet haben, geben Sie diese Werte neben Ihren Hauptergebnissen an. |
| Diskussion | Dies ist der Moment, um darüber zu sprechen, wie zuverlässig und valide Ihre Ergebnisse tatsächlich waren. Waren sie konsistent, und spiegelten sie die wahren Werte wider? Wenn nicht, warum nicht? |
| Schlussfolgerung | Wenn Reliabilität und Validität ein großes Problem für Ihre Ergebnisse waren, könnte es hilfreich sein, dies hier zu erwähnen. |