Reliabilität vs. Validität | Unterschiede und Beispiele
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.
| 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. |
Was ist Reliabilität?
Reliabilität beschreibt, wie reliabel (= zuverlässig) ein Test ist.
Ein Test ist reliabel, wenn er unter gleichen Bedingungen bei wiederholter Durchführung immer zu den gleichen Ergebnissen kommt.
Dabei unterscheidet man 5 Arten der Reliabilität, die unterschiedliche Aspekte dieser Zuverlässigkeit prüfen: Interrater, Retest, Paralleltest, Split Half und die der internen Konsistenz.
Interrater‑Reliabilität
Interrater-Reliabilität misst, wie stark die Ergebnisse verschiedener Forschender übereinstimmen, wenn sie dieselben Daten auswerten. Hohe Werte bedeuten, dass verschiedene Personen zu ähnlichen Ergebnissen kommen.
Retest‑Reliabilität
Diese Art von Reliabilität prüft, ob ein Test bei zwei Messzeitpunkten unter gleichen Bedingungen ähnliche Ergebnisse liefert. Je stabiler das Merkmal, desto aussagekräftiger dieser Test.
Paralleltest‑Reliabilität
Hier werden zwei gleichwertige Test‑ oder Messversionen mit der gleichen Personengruppe durchgeführt. Stimmen die Ergebnisse überein, ist die Messung reliabel.
Split‑Half‑Reliabilität
Ein Test wird künstlich in zwei Hälften geteilt (z. B. Fragebogen in zwei gleich große Teile). Stimmen die Ergebnisse der beiden Hälften überein, ist die Messung konsistent.
Interne Konsistenz‑Reliabilität
Bei der internen Konsistenz-Reliabilität wird geprüft, wie stark einzelne Items (Fragen oder Aufgaben) innerhalb eines Tests miteinander korrelieren.
Was ist Validität?
Validität zeigt, ob ein Test wirklich misst, was er messen soll. Man prüft sie, indem man verschiedene Arten der Validität betrachtet.
Grundsätzlich unterscheidet man bei der Validität:
Testvalidität: Arten und Beispiele
Testvalidität zeigt, wie genau ein Test das misst, was er messen soll.
| Arten | Was sie bewertet | Beispiel |
| Konstruktvalidität | Misst der Test wirklich das, was er messen soll? |
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| Inhaltsvalidität | Misst der Test alle wichtigen Aspekte des Konstrukts? |
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| Augenscheinvalidität | Scheint der Test das zu messen, was er messen soll? |
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| Kriteriumsvalidität | Entspricht ein Test dem ,Goldstandard‘ (= bewährte Methode, die als Referenz gilt)? |
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| Konvergenzvalidität | Führen ähnliche Tests zu gleichen Ergebnissen? |
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| Diskriminanzvalidität | Unterscheidet der Test sich von nicht verwandten Konzepten? |
|
Ein valider Test muss also folgendermaßen sein:
- zielgerichtet: Die Messung erfasst genau das beabsichtigte Konstrukt, z. B.: Ein Intelligenztest misst tatsächlich Intelligenz, nicht nur Lesefähigkeit oder Konzentration.
- aussagekräftig: Die Ergebnisse sind zuverlässig und lassen sinnvolle Rückschlüsse auf das Konstrukt zu, z. B.: Ein Intelligenztest ergibt bei derselben Versuchsperson bei mehrfacher Durchführung ähnliche Ergebnisse.
- abgegrenzt: Der Test erfasst nur das Zielmerkmal und nicht andere Eigenschaften, z. B.: Ein Intelligenztest wird nicht von Lesefähigkeit oder Schreibfertigkeiten beeinflusst bzw. verfälscht.
Experimentelle Validität: Arten und Beispiele
Experimentelle Validität prüft, ob wirklich ein Ursache-Wirkungs-Zusammenhang besteht (= interne Validität) und ob die Ergebnisse auf andere Situationen und Gruppen übertragbar sind (= externe Validität).
| Arten | Was sie prüft | Beispiel |
| Interne Validität | Ist die unabhängige Variable die Ursache der Veränderung? |
|
| Externe Validität | Sind die Ergebnisse auf andere Menschen oder Situationen übertragbar? |
|
| Ökologische Validität | Entspricht die Situation der alltäglichen Realität? |
|
Ein valides Experiment muss also:
- zeigen, dass die veränderte Bedingung wirklich die Ursache für das Ergebnis ist.
- Ergebnisse liefern, die auf andere Menschen oder Situationen übertragbar sind.
- unter Bedingungen stattfinden, die dem echten Alltag ähneln.
Dazu kannst du nachstehende Beispielformulierungen verwenden:
- Die Validität des Experiments wird durch … sichergestellt.
- Durch Einhaltung von … wird die Validität des Experiments gewährleistet.
- Die Störvariablen XX und XY werden eliminiert. So kann die interne Validität des Experiments gewährleistet werden.
- Die Ergebnisse des durchgeführten Experiments lassen sich auf das Experiment XZ übertragen. Somit ist die externe Validität der Forschung sichergestellt.
Reliabilität vs. Validität: Tipps für die Forschung
Reliabilität und Validität hängen eng zusammen: Ein Test muss zuverlässig sein, um valide zu sein.
- Reliabilität: Liefert ein Test immer gleiche Ergebnisse?
- Validität: Misst der Test wirklich, was er messen soll?
Ein Test kann zuverlässig sein, ohne valide zu sein. Stell dir z. B. eine Uhr vor, die konstant 5 Minuten vorgeht: Die Messung ist stets zuverlässig, das Ergebnis jedoch ist falsch.
In der Forschung ist es sinnvoll, zuerst die Reliabilität zu prüfen, um sicherzustellen, dass die Messungen konstant und zuverlässig sind. Validität ist entscheidend für die Aussagekraft der Ergebnisse. Allerdings ist die Validität oft schwieriger zu überprüfen als die Reliabilität.
Ein fundierter Forschungsprozess berücksichtigt beide Aspekte:
- Reliabilität bei der Durchführung und Datenerhebung
- Validität vor allem beim Aufbau der Studie
Weitere Artikel zum wissenschaftlichen Arbeiten findest du hier:
| Qualitative Forschung | Qualitative und quantitative Forschung | Validität |
| Quantitative Forschung | Qualitative Inhaltsanalyse | Interne Validität |
| Likert-Skala | Abhängige und unabhängige Variablen | Externe Validität |
| Fallstudie | Querschnittstudie |
Häufig gestellte Fragen zur Reliabilität und Validität
- Was ist ein Konstrukt?
-
Ein Konstrukt ist etwas, das man nicht direkt messen kann, z. B. Angst oder Glück. Deshalb legen Forschende fest, wie das Konstrukt mithilfe messbarer Merkmale erfasst wird. Das nennt man Operationalisierung.
Wie gut diese Messung das Konstrukt tatsächlich trifft, zeigt die Validität (genauer: Konstruktvalidität).Mehr darüber erfährst du in unserem Artikel ,Reliabilität vs. Validität‘.
Tipp
Wenn du sichergehen möchtest, dass du bei deiner Forschungsarbeit keine wichtigen Schritte vergisst, erstelle eine persönliche Checkliste mit dem kostenlosen KI-Generator von QuillBot.
- Was ist ein Experiment?
-
In Experimenten verändern Forschende gezielt eine Variable, um zu sehen, wie sie eine andere beeinflusst. Das zeigt den Zusammenhang von Ursache und Wirkung und macht die Ergebnisse zuverlässig (hohe Validität).
Mehr darüber erfährst du in unserem Artikel ,Reliabilität vs. Validität‘.
Tipp
Damit du bei deiner Forschungsarbeit keine wichtigen Schritte vergisst, kannst du mit QuillBot kostenlos eine persönliche Checkliste erstellen.
- Warum ist Validität in der psychologischen Forschung wichtig?
-
In der Psychologie werden oft Konstrukte wie Glück oder Stress untersucht, die man nicht direkt messen kann. Deshalb legt man fest, wie sie messbar gemacht werden (= Operationalisierung). Validität zeigt dabei, ob ein Test wirklich das misst, was er messen soll.
Sieh dir unseren Artikel ,Reliabilität vs. Validität‘ an, um das Thema noch besser zu verstehen.
Tipp
Plane deine Forschung smart und erstelle mit dem kostenlosen KI-Generator von QuillBot eine Checkliste für dein Projekt.
- Was bedeutet Validität?
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Der Begriff ,Validität‘ stammt vom lateinischen Verb ,valere‘ und bedeutet ,stark sein‘ oder ,wirksam sein‘.
Im wissenschaftlichen Kontext beschreibt die Validität, wie gültig und aussagekräftig eine Messung oder ein Test ist. Man unterscheidet dabei zwischen interner Validität und externer Validität.
Mehr darüber erfährst du auf unserem Blog.
Tipp
Wenn du Begriffe aus anderen Sprachen ins Deutsche übertragen möchtest, verwende QuillBots kostenlosen Übersetzer.
- Was ist der Unterschied zwischen interner und externer Validität?
-
Interne Validität zeigt, ob Ergebnisse wirklich durch die untersuchte Ursache entstehen.
Externe Validität zeigt, ob Ergebnisse auf andere Personen oder Situationen übertragbar sind.
Tipp
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- Was sind Validität, Reliabilität und Objektivität?
-
Objektivität, Reliabilität und Validität sind die drei Hauptgütekriterien für Forschungsarbeiten.
- Objektivität bedeutet, dass die Ergebnisse einer Messung unabhängig von der durchführenden Person sind.
- Reliabilität beschreibt die Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit der Messung.
- Validität zeigt, ob tatsächlich das gemessen wird, was gemessen werden soll.
Sieh dir auch unseren Artikel ,Reliabilität vs. Validität‘ an, wenn du mehr über die verschiedenen Gütekriterien in der Forschung erfahren möchtest..
Wenn du sichergehen willst, ob deine Forschungsarbeit alle drei Kriterien erfüllt, kannst du dir von QuillBots KI-Chat eine erste Einschätzung holen.
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Eisenbeil, J. (2026, 16. January). Reliabilität vs. Validität | Unterschiede und Beispiele. Quillbot. Retrieved 17. Januar 2026, from https://quillbot.com/de/blog/wissenschaftliches-arbeiten/reliabilitaet-vs-validitaet/
