Validität vs. Reliabilität in der Forschung: Was ist der Unterschied?

Einleitung

In der Forschung sind Validität und Reliabilität von entscheidender Bedeutung, um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Sie bieten eine Grundlage, die Wissenschaftlern, Praktikern und Lesern gleichermaßen die Gewissheit gibt, dass die Erkenntnisse der Forschung sowohl genau als auch konsistent sind. Die nuancierte Natur von qualitativen Daten verwischt jedoch oft die Grenzen zwischen diesen Konzepten, so dass es für Forscher unerlässlich ist, ihre unterschiedlichen Rollen zu erkennen.

Dieser Artikel versucht, die Feinheiten von Zuverlässigkeit und Gültigkeit zu beleuchten, ihre Bedeutung hervorzuheben und ihre einzigartigen Attribute zu unterscheiden. Indem sie diese kritischen Aspekte verstehen, können qualitative Forscher sicherstellen, dass ihre Arbeit nicht nur authentisch, sondern auch vertrauenswürdig ist.

Was ist der Unterschied zwischen Zuverlässigkeit und Gültigkeit einer Studie?

Im Bereich der Forschung, ob qualitativ oder quantitativ, tauchen häufig zwei Begriffe auf, wenn es um die Qualität und Strenge einer Studie geht: Zuverlässigkeit und Gültigkeit. Diese beiden Begriffe sind zwar miteinander verknüpft, haben aber unterschiedliche Bedeutungen, die in der Welt der Forschung von großer Bedeutung sind.

Die Zuverlässigkeit bezieht sich im Wesentlichen auf die Konsistenz einer Studie. Wenn eine Studie oder ein Test dasselbe Konzept wiederholt misst und zu denselben Ergebnissen führt, weist sie/er ein hohes Maß an Zuverlässigkeit auf. Eine gängige Methode zur Bewertung der Zuverlässigkeit ist die interne Konsistenzreliabilität, bei der geprüft wird, ob mehrere Items, die dasselbe Konzept messen, ähnliche Ergebnisse liefern.

Eine weitere häufig verwendete Methode ist die Inter-Rater-Reliabilität, die die Übereinstimmung der von verschiedenen Beurteilern vergebenen Punkte misst. Dieser Ansatz eignet sich besonders für qualitative Forschung und kann Forschern dabei helfen, die Klarheit ihres Kodesystems und die Konsistenz ihrer Kodierungen zu bewerten. Damit eine Studie verlässlicher ist, muss unbedingt sichergestellt werden, dass ein ausreichendes Maß an Zuverlässigkeit erreicht wird.

Die Validität hingegen befasst sich mit der Genauigkeit. Sie prüft, ob eine Studie wirklich das misst, was sie zu messen vorgibt. Im Bereich der Validität gibt es verschiedene Arten. Bei der Konstruktvalidität wird beispielsweise überprüft, ob eine Studie das beabsichtigte abstrakte Konzept oder das zugrunde liegende Konstrukt misst. Wenn eine Studie darauf abzielt, das Selbstwertgefühl zu messen und dieses abstrakte Merkmal genau erfasst, weist sie eine hohe Konstruktvalidität auf.

Die Inhaltsvalidität stellt sicher, dass ein Test oder eine Studie den gesamten Bereich des Konzepts, das er/sie zu messen versucht, umfassend abbildet. Wenn ein Test beispielsweise darauf abzielt, mathematische Fähigkeiten zu bewerten, sollte er Arithmetik, Algebra, Geometrie und mehr abdecken, um eine hohe Inhaltsvalidität aufzuweisen.

Kriteriumsvalidität ist eine weitere Form der Validität, die sicherstellt, dass die Ergebnisse eines Tests gut mit einer Messung eines verwandten Ergebnisses korrelieren. Eine Untergruppe davon ist die prädiktive Validität, bei der geprüft wird, ob der Test zukünftige Ergebnisse vorhersagen kann. Wenn zum Beispiel ein Eignungstest die künftige Arbeitsleistung vorhersagen kann, kann man von einer hohen prädiktiven Validität sprechen.

Der Unterschied zwischen Reliabilität und Validität wird deutlich, wenn man die Art ihres Schwerpunkts betrachtet. Während es bei der Zuverlässigkeit um Konsistenz und Reproduzierbarkeit geht, stehen bei der Validität Genauigkeit und Wahrheitsgehalt im Vordergrund.

Ein Forschungsinstrument kann zuverlässig sein, ohne gültig zu sein. So können beispielsweise fehlerhafte Messinstrumente durchweg schlechte Ergebnisse liefern (zuverlässig, aber nicht gültig). Umgekehrt kann ein und derselbe Test, der mehrmals durchgeführt wird, manchmal genau ins Schwarze treffen und ein anderes Mal völlig daneben liegen, so dass jedes Mal andere Testergebnisse erzielt werden. Damit wäre der Test in einigen Fällen gültig, aber nicht zuverlässig.

Damit eine Studie belastbar ist, muss sie sowohl Zuverlässigkeit als auch Gültigkeit aufweisen. Die Reliabilität stellt sicher, dass die Ergebnisse der Studie reproduzierbar sind, während die Validität bestätigt, dass sie die Phänomene, die sie zu beschreiben vorgibt, korrekt wiedergibt. Wenn beides in einer Studie gewährleistet ist, bedeutet dies, dass die Ergebnisse sowohl verlässlich als auch genau sind, was einen Eckpfeiler für qualitativ hochwertige Forschung darstellt.

Was ist ein Beispiel für Reliabilität und Validität?

Das Verständnis der Nuancen von Zuverlässigkeit und Gültigkeit wird klarer, wenn man sie in einen realen Forschungskontext stellt. Stellen Sie sich eine qualitative Studie vor, in der ein Forscher die Erfahrungen von Lehrern in städtischen Schulen in Bezug auf das Klassenmanagement untersuchen möchte. Die primäre Methode der Datenerhebung sind halbstrukturierte Interviews.

Um die Zuverlässigkeit dieser qualitativen Studie zu gewährleisten, hat der Forscher eine einheitliche Liste offener Fragen für das Interview erstellt. Dadurch wird sichergestellt, dass, auch wenn jedes Gespräch je nach den Erfahrungen des Einzelnen mäandert, ein Kernbestand an Themen im Zusammenhang mit dem Klassenraummanagement bestehen bleibt, den jeder Teilnehmer anspricht.

In diesem Zusammenhang geht es bei der Verlässlichkeit nicht unbedingt darum, identische Antworten zu erhalten, sondern vielmehr darum, einen konsistenten Ansatz bei der Datenerhebung und der anschließenden Interpretation zu erreichen. Im Rahmen dieser Verpflichtung zur Zuverlässigkeit könnten zwei Forscher unabhängig voneinander eine Teilmenge dieser Interviews transkribieren und analysieren. Wenn sie in ihren unabhängigen Analysen ähnliche Themen und Muster erkennen, deutet dies auf eine konsistente Interpretation der Daten hin und zeigt die Zuverlässigkeit zwischen den Beurteilern.

Validität ist andererseits darin verankert, sicherzustellen, dass die Forschung die gelebten Erfahrungen und Gefühle von Lehrern in Bezug auf das Klassenmanagement wirklich erfasst und darstellt. Um die inhaltliche Validität sicherzustellen, wird die Liste der Interviewfragen von einem Gremium von Bildungsexperten gründlich überprüft. Ihr Feedback stellt sicher, dass die Fragen die Bandbreite der Themen und Anliegen im Zusammenhang mit dem Klassenraummanagement in städtischen Schulen abdecken.

Bei der Durchführung der Interviews achtet die Forscherin auf die Tiefe und Authentizität der Antworten. Nach den Interviews können die Teilnehmer die Interpretation ihrer Antworten durch den Forscher überprüfen, um sicherzustellen, dass ihre Erfahrungen und Sichtweisen korrekt wiedergegeben wurden. Diese Strategie trägt dazu bei, die Konstruktvalidität der Studie zu bestätigen und sicherzustellen, dass das abstrakte Konzept der "Erfahrungen mit dem Klassenmanagement" wahrheitsgetreu und angemessen dargestellt wurde.

An diesem Beispiel wird deutlich, dass die Interviewstudie zwar auf qualitativen Methoden und subjektiven Erfahrungen beruht, die Grundsätze der Reliabilität und Validität den Forschungsprozess aber dennoch sinnvoll beeinflussen können. Sie dienen als Leitfaden, um sicherzustellen, dass die Forschungsergebnisse sowohl verlässlich sind als auch die Erfahrungen der Teilnehmer wahrheitsgetreu wiedergeben.

Wie Sie Validität und Reliabilität in Ihrer Forschung sicherstellen

Die Sicherstellung von Validität und Reliabilität in der Forschung, unabhängig von ihrem qualitativen oder quantitativen Charakter, ist von zentraler Bedeutung für die Erzielung von Ergebnissen, die sowohl vertrauenswürdig als auch robust sind. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie diese Konzepte in Ihre Studie integrieren können, um deren Strenge zu gewährleisten:

Bei der Zuverlässigkeit geht es um Konsistenz. Eine der einfachsten Möglichkeiten, dies in der quantitativen Forschung zu messen, ist die Test-Retest-Reliabilität. Dabei wird derselbe Test bei zwei verschiedenen Gelegenheiten an dieselbe Gruppe von Teilnehmern durchgeführt und die Ergebnisse werden dann verglichen.

Ein hohes Maß an Ähnlichkeit zwischen den beiden Ergebnisreihen deutet auf eine gute Zuverlässigkeit hin. Dies kann häufig mit einem Korrelationskoeffizienten gemessen werden, wobei ein Wert nahe bei 1 eine starke positive Übereinstimmung zwischen den beiden Testwiederholungen anzeigt.

Die Validität hingegen stellt sicher, dass die Untersuchung wirklich das misst, was sie zu messen beabsichtigt. Es gibt verschiedene Formen der Validität, die zu berücksichtigen sind. Die konvergente Validität stellt sicher, dass zwei Messungen desselben Konstrukts oder solche, die theoretisch miteinander in Beziehung stehen sollten, tatsächlich korreliert sind. So sollten beispielsweise zwei verschiedene Messgrößen zur Bewertung des Selbstwertgefühls ähnliche Ergebnisse für dieselbe Gruppe zeigen, was unterstreicht, dass sie dasselbe zugrunde liegende Konstrukt messen.

Die Augenscheinvalidität ist die grundlegendste Form der Validität und wird durch das bloße Erscheinungsbild des Messinstruments bestimmt. Wenn ein Test auf den ersten Blick das zu messen scheint, was er zu messen vorgibt, ist er valide. Dies ist oft der erste Schritt, dem in der Regel strengere Formen der Validitätsprüfung folgen.

Bei der kriteriumsbezogenen Validität, einer Unterform der zuvor erörterten Kriteriumsvalidität, wird bewertet, wie gut die Ergebnisse eines bestimmten Tests oder einer Messung mit einer anderen verwandten Maßnahme korrelieren. Wenn beispielsweise ein neues Instrument zur Messung des Leseverständnisses entwickelt wird, können seine Ergebnisse mit denen eines etablierten Leseverständnistests verglichen werden, um seine kriteriumsbezogene Validität zu beurteilen. Wenn die Ergebnisse eine starke Korrelation aufweisen, ist dies ein Zeichen dafür, dass das neue Instrument gültig ist.

Die Sicherstellung von Validität und Reliabilität erfordert eine bewusste Planung, sorgfältige Tests und eine ständige Reflexion der Methoden und Ergebnisse der Studie. Dies kann die Verwendung etablierter Skalen oder Messgrößen mit erwiesener Validität und Reliabilität, die Durchführung von Pilotstudien zur Verfeinerung von Messinstrumenten und die ständige Beachtung der Tatsache beinhalten, dass diese beiden Konzepte wichtige Überlegungen für die Robustheit der Forschung darstellen.

Kritiken an Reliabilität und Validität

Obwohl Zuverlässigkeit und Gültigkeit in vielen traditionellen Forschungsparadigmen grundlegende Konzepte sind, werden sie immer wieder kritisch hinterfragt, insbesondere aus kritischer und poststrukturalistischer Sicht. Diese Kritik ergibt sich häufig aus den grundlegenden philosophischen Unterschieden in der Art und Weise, wie Wissen, Wahrheit und Realität wahrgenommen und konstruiert werden.

Aus poststrukturalistischer Sicht ist das Streben nach einer singulären "Wahrheit" oder einer objektiven Realität fragwürdig. In einer solchen Perspektive gibt es mehrere Wahrheiten, die jeweils durch ihre eigenen soziokulturellen, historischen und individuellen Kontexte geprägt sind.

Die Zuverlässigkeit mit ihrer Betonung auf konsistenter Replikation könnte dann im Widerspruch zu diesem Verständnis stehen. Wenn die Wahrheiten vielfältig sind und sich verändern, wie kann dann die Konsistenz bei wiederholten Messungen oder Beobachtungen ein gültiges Maß für etwas anderes als die Stabilität des Forschungsinstruments sein?

Auch die Validität steht in der Kritik. Der Versuch, sicherzustellen, dass eine Studie das misst, was sie zu messen vorgibt, setzt implizit eine beobachtbare, erkennbare Realität voraus. Poststrukturalistische Kritiker stellen diese Grundlage in Frage und argumentieren, dass die Realität zu fließend, vielschichtig und von Machtdynamiken beeinflusst ist, als dass sie durch eine einzelne Messung oder Darstellung festgelegt werden könnte.

Darüber hinaus erfordert bereits die Bestimmung der "Gültigkeit" häufig einen externen Maßstab oder "Goldstandard". Dies wirft die Frage auf, wer diesen Standard festlegt und welche Machtdynamik und potenzielle Voreingenommenheit mit solchen Entscheidungen verbunden ist.

Ein weiterer Streitpunkt ist die Art und Weise, wie diese Konzepte unbeabsichtigt bestimmte Formen von Wissen gegenüber anderen bevorzugen können. Die Bevorzugung von Forschungsarbeiten, die strenge Zuverlässigkeits- und Validitätskriterien erfüllen, könnte beispielsweise explorative, interpretative oder indigene Forschungsmethoden an den Rand drängen. Diese Methoden bieten zwar tiefe Einblicke, entsprechen aber möglicherweise nicht dem traditionellen Verständnis von Verlässlichkeit und Gültigkeit, wodurch sie an den Rand der "akzeptierten" Wissensproduktion gedrängt werden könnten.

Verlässlichkeit und Validität dienen zwar bei vielen Forschungsansätzen als Leitprinzipien. Es ist jedoch wichtig, ihre Grenzen und die Kritik alternativer Erkenntnistheorien zu erkennen. Die Auseinandersetzung mit diesen Kritikpunkten schmälert nicht den Wert von Zuverlässigkeit und Validität, sondern bereichert vielmehr unser Verständnis für die vielschichtige Natur des Wissens und die Komplexität seines Strebens.