Reliabilität

 

(= R.) [engl. reliability; to rely on someone sich auf jemanden verlassen, able fähig (zu)], [DIA], unter R. versteht man die Zuverlässigkeit (Genauigkeit), mit der eine psychol. Erfassungsmethode (psychol. Test; Datenerhebungsverfahren) interindiv. Unterschiede in einem Merkmal erfasst. Die R. basiert auf der grundlegenden Zerlegung der Klassischen Testtheorie, nach der ein beobachteter Wert (z. B. Testwert) additiv zerlegt wird in einen wahren Wert und einen Messfehlerwert. Die R. ist das Verhältnis der Varianz der wahren Werte zur Varianz der beobachteten Werte. Sie ist ein differenzialpsychol. Maß und zeigt an, inwieweit sich in beobachtbaren Unterschieden zw. Menschen wahre Unterschiede niederschlagen. Sie kann Werte zw. 0 und 1 annehmen. Eine R. von 0 zeigt an, dass alle beobachtbaren Unterschiede messfehlerbedingt sind. Eine R. von 1 impliziert, dass es keinen Messfehlereinfluss gibt und alle beobachtbaren Unterschiede wahre Merkmalsunterschiede widerspiegeln.

Um die R. bestimmen zu können, muss ein Merkmal mehr als einmal gemessen werden. Hierzu gibt es versch. Methoden. Bei der Retest-Methode wird ein Test mehrmals vorgegeben. Bei der Paralleltest-Methode werden zwei versch. Tests, die dasselbe Merkmal messen sollen, erhoben. Bei der Testhalbierungsmethode (Split-Half-Methode) wird ein Test in zwei Testhälften aufgeteilt. Schließlich kann die R. auch auf der Ebene aller Items eines Tests untersucht werden (innere Konsistenz). Die R. kann anhand der Korrelationen der mehrmaligen Messungen bestimmt werden, wenn sich die wahren Werte, die den versch. Messungen zugrunde liegen, nur um eine Konstante unterscheiden und alle Messungen dieselben Fehlervarianzen aufweisen (sog. Modell essentiell τ-paralleler Variablen). Die Gültigkeit dieser Annahmen kann empirisch getestet werden. Ist das Modell essentiell τ-paralleler Variablen in einer Anwendung gültig, kann die R. des Gesamttests, der eine Summierung bzw. Mittelung der mehrmaligen Messungen darstellt, anhand der Formel nach der Spearman-Brown-Formel bestimmt werden. Unterscheiden sich die wahren Werte um eine Konstante, die Fehlervarianzen sind jedoch nicht gleich, kann die R. i. R. des Modells essentiell τ-äquivalenter Variablen bestimmt werden. Die R. des Gesamttests kann in diesem Fall über Cronbachs Alpha berechnet werden. Sind die wahren Werte linear voneinander abhängig, kann die R. anhand des Modells τ-kongenerischer Variablen geschätzt werden, die Berechnung der R. des Gesamttests erfolgt dann über McDonalds Omega.

Die R. kann auch in mehrdimensionalen Modellen anhand der konfirmatorischen Faktorenanalyse geschätzt werden. Die bisher beschriebenen Methoden setzen streng genommen metrisches Skalenniveau voraus. Im Falle kategorialer Variablen erfolgt die Schätzung der R. anhand von Modellen der Item-Response-Theorie (IRT). Rasch-Reliabilität.

Verwendete Literatur

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