Reliabilität vs. Validität | Unterschiede und Beispiele

Published on 16. Januar 2026 by Jasmin Eisenbeil, B.A.

In der Forschung sind Reliabilität und Validität zentrale Konzepte. Sie helfen Forschenden dabei, zu beurteilen, ob Messungen zuverlässig und aussagekräftig sind.

  • Reliabilität sagt aus, ob ein Test verlässliche Ergebnisse liefert.
  • Validität gibt an, ob ein Test wirklich das misst, was er messen soll.

Beides ist besonders wichtig in Bereichen wie der Psychologie, wo Konstrukte wie Freude oder Angst untersucht werden, die nicht direkt messbar sind.

Deshalb müssen Forschende genau festlegen, wie solche Konstrukte gemessen werden, um eine nachvollziehbare Arbeitsweise zu gewährleisten.

Reliabilität vs. Validität
Merkmal Reliabilität Validität
Frage Liefert ein Test bei Wiederholung die gleichen Ergebnisse? Misst der Test tatsächlich das, was er messen soll?
Fokus Zuverlässigkeit/Konsistenz Genauigkeit/Aussagekraft
Beziehung Ein Test kann zuverlässig, aber gleichzeitig nicht valide sein. Ein valider Test muss zuverlässig sein.
Beispiel Ein Thermometer zeigt bei wiederholter Messung immer dieselbe Körpertemperatur → zuverlässig. Ein Thermometer misst tatsächlich die Körpertemperatur → valide.
Tipp
Wenn du Hilfe beim Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit brauchst, nutze QuillBots praktische KI-Tools wie die Plagiatsprüfung, den Zitiergenerator oder den Textzusammenfasser.

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Was ist interne Validität? | Definition & Beispiele

Published on 16. Januar 2026 by Jasmin Eisenbeil, B.A.

Die interne Validität bezieht sich auf die Qualität eines Forschungsdesigns. Die Ergebnisse einer Forschung sind intern valide, wenn sie das messen, was sie messen sollen, und daher glaubwürdige Ergebnisse liefern.

Eine hohe interne Validität bedeutet, dass die Schlussfolgerungen der Studie wahrscheinlich zuverlässig sind. Sie ist eine der wichtigsten Validitätsarten in der Forschung.

Tipp
Generative KI-Tools wie der KI-Chat von QuillBot können zwar keine Expertenmeinung ersetzen, aber sie können dir helfen, mögliche Risiken für die interne Validität deiner eigenen Forschung oder der Forschung anderer aufzuzeigen.

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