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von Ali S.

Was versteht man unter Split-half-Reliabilität und der Spearman-Brown-Korrektur?

Die Split-half-Reliabilität ist ein Maß für die interne Konsistenz oder Zuverlässigkeit eines Tests oder Fragebogens. Sie gibt an, inwieweit die beiden Hälften eines Tests, die aus ähnlichen Fragen oder Aufgaben bestehen, zu konsistenten Ergebnissen führen. Durch die Aufteilung des Tests in zwei Hälften und die Berechnung der Korrelation zwischen den Punktwerten der beiden Hälften kann die Split-half-Reliabilität geschätzt werden.

Die Split-half-Reliabilität kann jedoch durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden, wie zum Beispiel die Länge des Tests oder die Heterogenität der Fragen. Um diesen Einflüssen entgegenzuwirken und eine genauere Schätzung der Reliabilität zu erhalten, kann die Sperman-Brown-Korrektur angewendet werden.

Die Sperman-Brown-Korrektur ist ein statistisches Verfahren, das die geschätzte Split-half-Reliabilität auf die Reliabilität des gesamten Tests hochrechnet. Sie basiert auf der Annahme, dass die beiden Testhälften gleich zuverlässig sind. Die Korrekturformel berücksichtigt die Länge des ursprünglichen Tests und gibt eine Schätzung für die Reliabilität an, die erreicht würde, wenn der gesamte Test verwendet würde.

Die Sperman-Brown-Korrektur wird verwendet, um die geschätzte Reliabilität zu erhöhen, wenn der Test nur aus einer Testhälfte besteht. Indem die Länge des Tests erhöht wird, kann die Reliabilität verbessert werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Anwendung der Sperman-Brown-Korrektur bestimmte Annahmen über die Homogenität des Tests voraussetzt und dass sie am besten funktioniert, wenn die Fragen oder Aufgaben des Tests alle dasselbe Konstrukt messen.

Zusammenfassend kann man sagen, dass die Split-half-Reliabilität die Konsistenz zwischen den beiden Hälften eines Tests misst, während die Sperman-Brown-Korrektur verwendet wird, um die geschätzte Reliabilität auf die Reliabilität des gesamten Tests hochzurechnen.


Was versteht man unter Kriteriumsvalidität und in welche zwei Arten teilt sie sich auf?



Kriteriumsvalidität bezieht sich auf die Gültigkeit einer Messmethode oder eines Tests, indem untersucht wird, ob die gemessenen Ergebnisse tatsächlich mit den relevanten Kriterien übereinstimmen und die zu messende Eigenschaft oder das zu messende Merkmal angemessen repräsentieren.

Die Kriteriumsvalidität kann in zwei Arten unterteilt werden:

  1. Innere kriterienbezogene Validität: Diese Art der Kriteriumsvalidität untersucht die Korrelation zwischen den Ergebnissen eines Tests und anderen Messungen oder Kriterien, die intern im Zusammenhang mit der zu messenden Eigenschaft stehen. Hierbei wird überprüft, ob das Testergebnis konsistent und kohärent mit anderen Messungen des gleichen Merkmals ist. Ein Beispiel dafür wäre die Korrelation zwischen den Ergebnissen eines schriftlichen Mathematiktests und den Ergebnissen eines mündlichen Mathematiktests.

  2. Äußere kriterienbezogene Validität: Diese Art der Kriteriumsvalidität untersucht die Korrelation zwischen den Ergebnissen eines Tests und externen Kriterien, die außerhalb des Tests liegen. Dies kann beispielsweise die Korrelation zwischen den Ergebnissen eines Intelligenztests und der tatsächlichen akademischen Leistung sein. Es wird überprüft, ob das Testergebnis tatsächlich eine Vorhersage oder ein Maß für die Leistung in einer realen Situation darstellt.

Sowohl die innere kriterienbezogene Validität als auch die äußere kriterienbezogene Validität sind wichtige Aspekte der Kriteriumsvalidität. Die innere Validität bezieht sich auf die Konsistenz und Genauigkeit der Ergebnisse innerhalb des Tests selbst, während die äußere Validität darauf abzielt, die Gültigkeit der Ergebnisse in Bezug auf externe Kriterien außerhalb des Tests zu überprüfen.

Indem die Kriteriumsvalidität überprüft wird, kann festgestellt werden, ob ein Test oder ein Messinstrument tatsächlich das misst, was es zu messen vorgibt, und ob es relevante und genaue Informationen über die zu messende Eigenschaft oder das zu messende Merkmal liefert.

Was versteht man unter inkrementeller Validität?





Inkrementelle Validität bezieht sich auf den zusätzlichen Beitrag oder Nutzen, den eine neue Messung oder ein neuer Test zu bereits vorhandenen Messungen oder Tests bietet. Es beantwortet die Frage, ob die neue Messung oder der neue Test die Vorhersagekraft oder die Erklärungskraft über das zu messende Merkmal hinaus verbessert, verglichen mit den bereits bestehenden Messungen oder Tests.

Um die inkrementelle Validität zu untersuchen, werden typischerweise zwei Schritte durchgeführt:

  1. Schritt: Vorhandene Vorhersage- oder Kriteriumsvariablen werden verwendet, um das zu messende Merkmal vorherzusagen oder zu erklären. Dabei wird bereits etablierte und anerkannte Instrumente oder Messmethoden verwendet.

  2. Schritt: Eine neue Messung oder ein neuer Test wird hinzugefügt, um zu sehen, ob sie zusätzliche Informationen oder Vorhersagekraft liefert, die über das hinausgeht, was bereits durch die vorhandenen Messungen oder Tests erfasst wurde.

Die inkrementelle Validität wird in der Regel durch die Berechnung der Zunahme an Vorhersagekraft oder Varianzaufklärung gemessen, die durch die neue Messung oder den neuen Test erreicht wird. Wenn die neue Messung oder der neue Test einen signifikanten und bedeutenden zusätzlichen Beitrag zur Vorhersage oder zur Erklärung des Merkmals liefert, spricht man von inkrementeller Validität.

Die Untersuchung der inkrementellen Validität ist wichtig, um festzustellen, ob eine neue Messung oder ein neuer Test tatsächlich einen Mehrwert bietet und ob es sinnvoll ist, sie in die bestehenden Messverfahren zu integrieren. Es hilft auch dabei, die Effizienz und Genauigkeit der Messungen oder Tests zu verbessern, indem sie um relevante Informationen ergänzt werden, die durch bereits vorhandene Instrumente allein nicht erfasst werden.



Was versteht man unter Konstruktvalidität und inter-individuelle-Unterschiede?

Konstruktvalidität bezieht sich auf die Genauigkeit und Relevanz eines Messinstruments oder einer Methode zur Erfassung eines theoretischen Konstrukts oder einer abstrakten Eigenschaft. Sie beurteilt, ob das Messinstrument tatsächlich das Konstrukt misst, das es zu messen vorgibt.

Interindividuelle Unterschiede spielen eine wichtige Rolle bei der Bewertung der Konstruktvalidität. Wenn ein Messinstrument konstruktvalid sein soll, muss es in der Lage sein, tatsächliche Unterschiede zwischen Individuen hinsichtlich des zu messenden Konstrukts korrekt und zuverlässig zu erfassen.

Um die Konstruktvalidität zu überprüfen, werden verschiedene Ansätze verwendet, darunter konvergente Validität und diskriminante Validität. Konvergente Validität bezieht sich darauf, dass ein Messinstrument mit anderen Instrumenten oder Methoden korreliert, die dasselbe Konstrukt messen sollen. Diskriminante Validität hingegen bezieht sich darauf, dass ein Messinstrument geringe oder keine Korrelation mit Instrumenten oder Methoden aufweist, die unterschiedliche Konstrukte messen sollen.

Interindividuelle Unterschiede können dazu beitragen, die Konstruktvalidität zu demonstrieren, indem sie zeigen, dass das Messinstrument in der Lage ist, Variationen des Konstrukts zwischen verschiedenen Personen zu erfassen. Wenn das Instrument beispielsweise bei Personen, die als hoch ausgeprägt in einem Konstrukt angesehen werden, höhere Werte liefert als bei Personen mit niedriger Ausprägung, deutet dies auf eine gute Konstruktvalidität hin.

Insgesamt ist die Konstruktvalidität wichtig, um sicherzustellen, dass die Messungen eines Konstrukts tatsächlich das erfassen, was beabsichtigt ist, und dass sie für die Analyse und Interpretation von Daten verwendet werden können, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen.





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Ali S.

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