Validitätsgeneralisierung

 

(= V.) [engl. validity generalization; lat. generalis allgemein], [AO, DIA, FSE], ist das Ergebnis der Anwendung metaanalytischer Techniken (Metaanalyse) auf Validitätsdaten (-koeffizienten), bei der die Generalisierbarkeit von Koeffizienten über versch. Erhebungen hinweg stat. anspruchsvoll vorgenommen wird. Kern der Methode ist, die auf stat. Artefakte zurückgehende Varianz der Validitätskoeffizienten aus zahlreichen Untersuchungen zu eliminieren. Größte Varianzquellen sind Stichprobenfehler, Kriteriumsvarianzeinschränkungen und mangelnde Kriteriumsreliabilitäten. V. spielt bei der Renaissance der Eignungsdiagnostik ab Anfang der 1980er-Jahre ausgehend von den USA eine zentrale Rolle. Durch die Abschätzung der «wahren» Prognostizität konnte der Einsatz von Personalauswahlverfahren mit der betriebswirtschaftlichen Kostenrechnung verknüpft werden. Die Methode der V., deren math. Grundlagen auf teilweise durchaus fragwürdigen Annahmen beruhen, ist nicht unumstritten. Unterschiedliche Datenaggregationen führen – trotz z. T. identischer Ausgangsdaten – zu deutlich versch. Maßzahlen. Methodische Probleme bestehen u. a. in der Wahrscheinlichkeit, eine moderate Varianz der «wahren» Korrelation zu entdecken, wenn in den Einzelstudien keine großen Datenmengen vorliegen. Eine weitere Problematik besteht in der Auswahl der Daten, die Eingang in die Metaanalyse finden. Zudem ist der Grad der Präzision umstritten, mit dem die Hypothese über den Prädiktor-Kriterium-Zusammenhang formuliert werden muss. Getrübt wird die Belastbarkeit der mithilfe dieser Methode z. B. für die Personalpsychologie gewonnenen Erkenntnisse durch die Tatsache, dass nahezu alle verwendeten Ausgangsdaten aus den USA stammen und möglicherweise auf den dt.sprachigen Anwendungskontext nur bedingt übertragbar sind. Generalisierbarkeitstheorie.

Referenzen und vertiefende Literatur

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