Wissenschaftlich Schreiben

Reliabilität, Validität & Objektivität | Die 3 Gütekriterien einfach erklärt

Reliabilität Validität Objektivität Unterschied Erklärung

Was ist eigentlich der Unterschied zwischen Reliabilität, Validität und Objektivität? Und warum ist die Einhaltung der 3 Gütekriterien wichtig für deine wissenschaftliche Arbeit?

Die Antwort darauf bekommst du hier.

Denn in diesem Artikel erkläre ich dir die 3 Gütekriterien so, dass du sie nie mehr vergisst. Außerdem verrate ich dir, wie du mit deren Hilfe die Qualität deiner wissenschaftlichen Arbeit signifikant erhöhst!

Die 3 Gütekriterien

Heute bewegen wir uns wieder ein wenig im Bereich der empirischen Forschungsmethoden. Diese umfassen sowohl Methoden der quantitativen Sozialforschung, aber auch qualitative Methoden. Was die Wissenschaft unter diesen beiden Ansätzen versteht und worin die Unterschied bestehen, dass erfährt du auch in meinem Artikel zum Unterschied zwischen quantitativen und qualitativen Forschungsmethoden.

Bei empirischen Forschungsmethoden hast du immer eine Datengrundlage. Das können aufgezeichnete Interviews sein, die Antworten aus einem Fragebogen oder aber auch Daten von Sensoren, aus Social Media oder anderen Informationssystemen.

Diese Datengrundlage ist der Ausgangspunkt, um bestimmte Messungen vorzunehmen. Das können statistische Verfahren sein, bei denen du Zusammenhänge verschiedener Variablen errechnest und überprüfst, ob diese beispielsweise statistisch signifikant sind, also zu ausgeprägt um Zufall zu sein.

Die 3 am häufigsten verwendeten Schlagwörter bei der Verwendung empirischer Methoden sind diese hier:

Reliabilität, Validität und Objektivität. 

Diese Konzepte sollten für die gute wissenschaftliche Praxis alle gelten. Daher werden sie auch die 3 Gütekriterien genannt.

Das schließt sowohl sowohl die Erhebung der Daten, als auch deren Auswertung mit ein.

Und jetzt zur Erklärung.

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Objektivität

Das Prinzip der Objektivität ist noch am einfachsten herzuleiten. Das liegt vor allem daran, dass wir das Wort auch aus dem Alltag kennen. Die Objektivität einer Mess- oder Forschungsmethode ist gegeben, wenn das resultierende Ergebnis unabhängig von der messenden Person ist. In anderen Worten:

Wenn eine andere Person die Methode anwenden würde, käme das gleiche Ergebnis zustande. 

Fragestellungen oder Interpretationsmöglichkeiten, die zu offen gestaltet sind, könnten die Objektivität gefährden. Der Ablauf, wie eine Messung bzw, die Durchführung auszusehen hat, sollte immer klar definiert sein.

Reliabilität

Damit die Wissenschaft auch schön kompliziert daher kommt, hat man sich Zungenbrecher wie das Fremdwort „Reliabilität“ ausgedacht. Dieses Prinzip als Zuverlässigkeit zu betiteln, hätte es auch getan. Aber was ist damit genau gemeint?

Die Reliabilität (englisch: reliable) verlangt von einer Forschungsmethode, dass sie zuverlässig immer wieder zum gleichen Ergebnis kommen würde. In anderen Worten:

Würde die Methode mehrmals hintereinander angewandt, müsste sie immer das gleiche messen.

Ein Beispiel:

Ein Zollstock ist eine sehr reliable Messmethode zur Bestimmung der Körpergröße. Denn egal wie oft ich ihn anlege, er wird meine Größe immer mit 1,81m beziffern.

Ein Gegenbeispiel:

In einem Online-Survey steht die Frage: „Wie fühlen Sie sich gerade?“ Diese Frage würde von der gleichen Person immer unterschiedlich (also nicht reliabel) beantwortet werden, je nach dem an welchem Tag die Befragung durchgeführt wird.

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Validität

Last but not least: Die Validität.

Dieses Prinzip wird oft mit der Reliabilität durcheinandergebracht. Hier gilt es sich zu merken:

Wie gut ist eine Methode geeignet, um ein bestimmtes Merkmal zu messen? 

Dieses Prinzip ist besonders wichtig in Bezug auf deine Forschungsfragen. Wenn du diese aufstellst, solltest du dich immer fragen: Kann ich diese Frage überhaupt methodisch beantworten?

Oder anders gesagt: Welche Methode ist überhaupt dafür geeignet, diesen speziellen Zusammenhang zu ergründen?

Ein Beispiel:

Ein Experteninterview mit einem Maschinenbau Ingenieur in einer Führungsposition im produzierenden Gewerbe erhöht die Validität einer Untersuchung, wenn du die Risiken und Potenziale der Industrie 4.0 untersuchen möchtest.

Ein Gegenbeispiel:

Die Validität eines Experteninterviews mit einem CDU-Politiker ist geringer, wenn du die Potenziale und Risiken der Industrie 4.0 untersuchen möchtest. Ganz einfach weil der Politiker davon keine Ahnung hat.

(Und das liegt nicht daran, dass er Mitglied in der CDU ist. Oder vielleicht doch!?)

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Eselsbrücke zu Reliabilität, Validität und Objektivität

Anhand der Erklärungen merkst du, dass die Unterschiede der 3 Gütekriterien deutlich, aber manchmal schwer zu merken sind.

Eine Eselsbrücke zum Lernen dieser 3 Termini ist die folgende:

  1. Wer? (Objektivität der messenden Person)
  2. Wie? (Reliabilität/Zuverlässigkeit der Messmethode)
  3. Was? (Validität/Was kann die Methode überhaupt messen?)

Auswirkungen von Reliabilität, Validität und Objektivität auf deine wissenschaftliche Arbeit

Wie kann dir dieses Wissen nun helfen?

Versuche, beim Design deiner wissenschaftlichen Arbeiten alle 2 Kriterien ausgeprägt wie möglich zu gestalten. Das Wissen aus diesem Artikel kann dir besonders dabei helfen, wenn du dein Methoden-Kapitel schreibst. In der Gliederung einer wissenschaftlichen Arbeit erfolgt dieses in der Regel vor dem Ergebnisteil (bei empirischen Arbeiten).

Versuche bei der Erhebung deiner Daten und der Auswahl deiner Methode immer die 3 Gütekriterien im Sinn zu haben. Argumentiere, warum deine Entscheidungen diese erhöhen und wie sie der Beantwortung deiner Forschungsfrage zu Gute kommen.

Dann bist du auf einem validen Weg. Und dass sage ich ganz objektiv. Wenn du der Meinung bist, dass ich dir mit diesem Artikel reliable Informationen liefern konnte, dann gönne mir dich ein Like.

Schreib doch mal in die Kommentare, ob du an einer ausführlichen Anleitung für ein Methoden-Kapitel interessiert bist.


Wenn du jetzt noch ein wenig Starthilfe für deine wissenschaftliche Arbeit benötigst, dann habe noch ein PDF für dich, das du dir gratis herunterladen kannst:

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