Was bedeutet Validität? Definition und Beispiel

Jede empirische Forschung sollte im Idealfall genau das messen, was in der Forschungsfrage erfasst ist. Ist dies nicht der Fall, dann sind auch die Ergebnisse der Untersuchung nicht aussagekräftig. Mit dem Qualitätskriterium der Validität wird daher in der Wissenschaft die inhaltliche Gültigkeit der Messung auf die Probe gestellt.

Allgemeine Definition der Validität

Validität (= Gültigkeit oder Richtigkeit der Messung) bildet ab, inwieweit eine Forschungsarbeit in ihrer gesamten Konstruktion tatsächlich die Ergebnisse erzielt, die dem gestellten Forschungsziel entsprechen.

Die Validität als wesentliches Beurteilungskriterium jeder wissenschaftlichen Arbeit gilt dann als erfüllt, wenn die Forschungsfrage in Bezug auf das gewählte Thema angemessen behandelt und beantwortet wird. Anders ausgedrückt: Wenn in der Untersuchung wirklich das gemessen wird, was gemessen werden sollte.

Beispiel für Validität:

Bezieht sich bei einer Statistik-Klausur nur ein Drittel der Fragen auf den Lernstoff, den die Studierenden im Laufe des Semesters behandelt haben, weil beispielsweise eine alte Klausur aus dem vergangenen Studiengang übernommen wurde, dann ist die Klausur inhaltlich eigentlich nicht gültig. Das Testinstrument (= die Klausur mit veralteten Fragen) erfasst in diesem Fall nicht das, was es erfassen soll (= den behandelten Stoff aus der aktuellen Vorlesung) und die Validität wäre in diesem Fall nicht gegeben.

 

 

Wissenschaftliche Prüfung der Validität

In der wissenschaftlichen Praxis gilt die Untersuchung dann als valide, wenn ihre Bestandteile – wie etwa die Konzeption oder die Operationalisierung – inhaltlich gültig sind. Dabei sind folgende Möglichkeiten zur Prüfung der Validität gängig:

1. Inhaltsvalidität
2. Kriteriumsvalidität
3. Konstruktvalidität
4. Expertenvalidität
5. Known-Group-Validität

 

Inhaltsvalidität

(= Inhaltliche Vollständigkeit der Untersuchung): Die Inhaltsvalidität prüft, ob alle Einheiten der Studie inhaltlich durchdacht sind z.B. ob ein Fragebogen innerhalb einer quantitativen Befragung sinnvoll und logisch aufgebaut ist. Sie kann relativ einfach durch eigene Vorüberlegungen zum Aufbau der Forschung begründet werden.

 

Kriteriumsvalidität

(= Vergleich der erhobenen Daten zu einem anderen Messkriterium): Die Kriteriumsvalidität prüft, ob die erzielten Resultate auch mit anderem Messinstrument erreichbar wären. Bei einer quantitativen Befragung zum Social-Media-Verhalten von Jugendlichen könnte eine höhere Kriteriumsvalidität anhand einer zusätzlichen Inhaltsanalyse von Fachartikeln zu diesem Thema erreicht werden.

 

Konstruktvalidität

(= Grundlegende Angemessenheit des gesamten Forschungsdesigns): Die Konstruktvalidität liegt dann vor, wenn das verwendete Messinstrument, z.B. eine Befragung nicht nur erfolgreich in der Praxis angewendet werden kann, sondern auch einen theoretischen Bezug zu anderen wichtigen Forschungen aus dem gleichen Fachgebiet herstellt.

 

Expertenvalidität

(= Vergleich der erhobenen Daten mit der Meinung eines Experten): Die Expertenvalidität einer Studie zum Nachrichtenkonsum könnte durch einen renommierten Wissenschaftler aus dem Bereich der Fernsehforschung geprüft bzw. bestätigt werden.

 

Known-Group-Validität

(= Vergleich der erhobenen Daten mit einer ausgewählten Gruppe von Testpersonen): Dabei werden Personen mit einer extremen Meinung zum untersuchten Thema befragt, z.B. Pro-Gamer zu Gefahren von Ego-Shooter-Spielen. Unterscheidet sich der Mittelwert der known group significant von dem der eigentlich zu untersuchenden Gruppe (= z.B. dem Durchschnitt der Bevölkerung), würde die Known-Group-Validität der Studie als bestätigt gelten

 

Bei der Beurteilung von Validität ist es schlicht unmöglich, allen hier vorgestellten Kriterien gerecht zu werden. Vor allem für studentische Arbeiten ist die Beschränkung auf die Inhalt- und Konstruktvalidität meistens vollkommen ausreichend.