2 Fragen zu Bortz

Reliabilität in der quantitativen Forschung bezieht sich auf die Zuverlässigkeit und Konsistenz von Messungen. Sie beschreibt, inwieweit ein Messinstrument (z. B. ein Fragebogen oder ein Test) bei wiederholten Messungen unter gleichen Bedingungen ähnliche Ergebnisse liefert. Eine hohe Reliabilität bedeutet, dass die Ergebnisse stabil und reproduzierbar sind, während eine niedrige Reliabilität auf zufällige Fehler oder Inkonsistenzen hinweist. Bortz und Döring (2006) betonen, dass die Reliabilität durch verschiedene Methoden überprüft werden kann, wie z. B. durch Test-Retest-Reliabilität, interne Konsistenz (z. B. Cronbachs Alpha) und Paralleltest-Reliabilität. Diese Methoden helfen Forschern, die Qualität ihrer Messinstrumente zu bewerten und sicherzustellen, dass die erhobenen Daten valide und aussagekräftig sind. Für eine detaillierte Auseinandersetzung mit dem Thema kann das Buch von Bortz und Döring (2006) konsultiert werden, das umfassende Informationen zur Reliabilität und anderen wichtigen Aspekten der quantitativen Forschung bietet.

Validität in der quantitativen Forschung bezieht sich auf die Genauigkeit und Gültigkeit von Messungen und Ergebnissen. Bortz und Döring (2006) unterscheiden verschiedene Arten der Validität, darunter: 1. **Inhaltsvalidität**: Sie prüft, ob der Test oder das Messinstrument alle relevanten Aspekte des zu messenden Konstrukts abdeckt. 2. **Kriteriumsvalidität**: Diese Form bewertet, wie gut die Ergebnisse eines Tests mit einem externen Kriterium übereinstimmen, das als Maßstab dient. 3. **Konstruktvalidität**: Sie untersucht, ob ein Test tatsächlich das theoretische Konstrukt misst, das er messen soll, und ob die Ergebnisse mit den Erwartungen übereinstimmen. Die Validität ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Forschungsergebnisse tatsächlich das widerspiegeln, was sie zu messen vorgeben.