5 Arten, die Reliabilität deiner wissenschaftlichen Arbeit zu prüfen
Die Reliabilität ist ein wichtiges Gütekriterium einer wissenschaftlichen Arbeit und beschreibt, wie zuverlässig die Ergebnisse deiner Forschung sind.
Bei der Reliabilität dreht sich alles darum, wie genau deine Messungen sind und wie gut sie sich somit reproduzieren lassen.
Es gibt fünf Arten der Reliabilität, die du in deiner Forschung prüfen kannst:
- die Interrater Reliabilität
- die Retest Reliabilität
- die Paralleltest Reliabilität
- die Split Half Reliabilität
- die Interne Konsistenz Reliabilität
Reliabilität Definition
Die Reliabilität bezieht sich auf die Zuverlässigkeit einer Messmethode.
Ist deine Forschung reliabel, bedeutet das, dass sie sich reproduzieren lässt. Wenn deine Messung unter gleichen Bedingungen wiederholt werden würde, kämen ähnliche Ergebnisse dabei heraus.
Reliabilität lässt konsistente Ergebnisse zu, die einen Mehrwert für die Wissenschaft haben. Ohne Reliabilität können wir gemessenen Ergebnissen nicht vertrauen.
Es gibt verschiedene Faktoren, die die Reliabilität beeinflussen können. Diese gilt es durch die Prüfung der Reliabilität zu eliminieren.
Nicht reliabel: Du führst eine Umfrage mit einem Fragebogen durch, der viele Freitext-Fragen enthält. Ohne eine Codierung mit genauen Vorgaben wirst du keine zuverlässigen Ergebnisse erhalten.
Die 5 Arten der Reliabilität
Um sicherzugehen, dass die Ergebnisse deiner Forschung reliabel sind, gibt es fünf verschiedene Arten, die Reliabilität deiner Arbeit zu prüfen.
Das sind die 5 Arten der Reliabilität:
- Interrater Reliabilität
- Retest Reliabilität
- Paralleltest Reliabilität
- Split Half Reliabilität
- Interne Konsistenz Reliabilität
Am häufigsten wird die Interne Konsistenz Reliabilität verwendet, denn hier sind keine weiteren Tests nötig.
Interrater Reliabilität
Man spricht von Interrater Reliabilität, wenn mehrere Personen die gleichen Daten auswerten und dabei die gleichen Ergebnisse produzieren. Die Interrater Reliabilität misst die Übereinstimmungen zwischen den Ergebnissen.
Retest Reliabilität
Die Retest Reliabilität lässt sich durch die wiederholte Messung der gleichen Daten bestimmen. Das bedeutet, du wiederholst deine Untersuchung ein zweites Mal unter den gleichen Bedingungen und vergleichst die Ergebnisse.
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Paralleltest Reliabilität
Bei einem Paralleltest werden zwei Versionen eines Messinstruments getestet, die dasselbe Merkmal messen. Die gleichen Personen müssen erst die eine und dann die andere Version durchlaufen. Die Ergebnisse sollten ähnlich sein, um eine hohe Reliabilität zu gewährleisten.
Split Half Reliabilität
Die Split Half Reliabilität ist eine künstliche Halbierung deines Tests. Teile deinen Fragebogen bspw. in zwei gleich große Hälften und vergleiche die Ergebnisse.
Interne Konsistenz Reliabilität
Bei der internen Konsistenz geht es darum, einzelne Fragen in einer Umfrage, einem Interview oder einer anderen Forschungsmethode miteinander zu vergleichen. Jede Frage in einer Umfrage wird bspw. als eigene Umfrage betrachtet. Die Ergebnisse werden jeweils miteinander korreliert.
Um die interne Konsistenz anzugeben, wird Cronbachs Alpha verwendet. Bei Cronbachs Alpha handelt es sich um eine Messmethode aus der Statistik, die den Grad an Übereinstimmung zwischen mehreren Fragen eines Fragebogens misst.
Die 3 Reliabilitätstypen
Die fünf Arten der Reliabilität werden drei verschiedenen Reliabilitätstypen zugeordnet:
Die Einteilung in die drei Reliabilitätstypen dient daher dazu, besser zu verstehen, welche Vorteile die 5 Arten von Reliabilität mit sich bringen: Sie verleihen deiner Forschung Stabilität, Konsistenz und Äquivalenz.
Die Zuordnung der fünf Arten von Reliabilität zu den drei Reliabilitätstypen haben wir dir in einem Schaubild veranschaulicht:
Zuordnung der 5 Arten von Reliabilität
Stabilität
Die Stabilität bezieht sich auf die Ähnlichkeit der Messergebnisse zu verschiedenen Zeitpunkten.
Ein gängiges Verfahren zur Überprüfung der Stabilität deiner Forschung ist die Retest Reliabilität, bei der ein Test nach einer bestimmten Zeit wiederholt wird.
Konsistenz
Die Konsistenz beschreibt das Ausmaß, mit dem bestimmte Elemente deiner Forschung, die in einem Test ein identisches Merkmal messen sollen, auch tatsächlich dasselbe Merkmal messen. Ein solches Element könnten z. B. Fragen in einer Umfrage sein.
Die Split Half Reliabilität, bei der eine Umfrage z. B. in zwei Teile geteilt wird, dient dazu, die Konsistenz deiner Forschung zu überprüfen.
Auch die interne Konsistenz überprüft, wie der Name bereits sagt, die Konsistenz deiner Forschung.
Äquivalenz
Die allgemeine Gleichwertigkeit verschiedener Messungen fällt unter die Äquivalenz.
Zur Überprüfung der Äquivalenz können die Interrater Reliabilität und die Paralleltest Reliabilität herangezogen werden.
Du überprüfst, ob verschiedene Personen bzw. verschiedene Messinstrumente bei der Auswertung desselben Merkmals gleichwertige Ergebnisse erzielen.
Reliabilität vs. Validität
Die Gütekriterien Reliabilität und Validität dürfen nicht verwechselt werden. Wir zeigen dir den zentralen Unterschied in einer Tabelle:
Reliabilität und Validität im Vergleich
| Reliabilität | Validität |
|---|---|
| Deine Forschung ist reliabel, wenn sie bei wiederholter Durchführung ähnliche und somit zuverlässige Ergebnisse liefert. | Deine Forschung ist valide, wenn sie tatsächlich das misst, was sie messen soll und somit glaubwürdige Ergebnisse liefert. |
Häufig gestellte Fragen
- Was ist Reliabilität?
-
Deine Forschung ist reliabel, wenn sie sich reproduzieren lässt. Würde die Messung also unter gleichen Bedingungen wiederholt werden, kämen ähnliche Ergebnisse dabei heraus.
- Wie hängen Reliabilität und Validität zusammen?
-
Reliabilität und Validität sind Gütekriterien für empirische Forschung. Eine Messung ist valide, wenn sie tatsächlich das misst, was sie messen soll, und somit glaubwürdige Ergebnisse liefert. Die Reliabilität bezieht sich darauf, ob deine Forschung bei wiederholter Durchführung zuverlässige Ergebnisse liefert.
- Wann ist die Reliabilität eingeschränkt?
-
Die Relialibilität ist eingeschränkt, wenn eine Messung bei Wiederholung unter gleichen Bedingungen andere Ergebnisse liefert.
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Pfeiffer, F. (2023, 13. April). 5 Arten, die Reliabilität deiner wissenschaftlichen Arbeit zu prüfen. Scribbr. Abgerufen am 11. November 2024, von https://www.scribbr.ch/methodik-ch/reliabilitaet/
