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Gütekriterien der Messung: Reliabilität, Validität und Generalisierbarkeit

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Methodik der empirischen Forschung

Auszug

Bei jeder empirischen Untersuchung stellt sich die Frage nach der Qualität des Messvorgangs, die den Untersuchungserfolg und die Aussagefähigkeit der Ergebnisse entscheidend beeinflusst. Messfehler sind bei jedem Messvorgang, z.B. bei Persönlichkeitstests in der Psychologie oder Einstellungsfragebögen im Marketing, unvermeidbar. Daher muss es bei Messungen das Ziel sein, die Messqualität zu beurteilen und Messfehler zu minimieren. Traditionell werden in diesem Zusammenhang in der klassischen Testtheorie Haupt- und Nebengütekriterien betrachtet (Fisseni 2004, S. 46; Lienert und Raatz 1994, S. 7).

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Literatur

  • Arthur W.A., Jr., D.J. Woehr und R. Maldegen (2000): Convergent and Discriminant Validity of Assessment Center Dimensions: A Conceptual and Empirical Re-Examination of the Assessment Center Construct-Related Validity Paradox, Journal of Management, 26, 813–835.

    Article  Google Scholar 

  • Bagozzi R.P. (1980): Causal Models in Marketing, New York.

    Google Scholar 

  • Bagozzi R.P. und Y. Yi (1988), On the Evaluation of Structural Equation Models, Journal of the Academy of Marketing Science, 16, 74–94.

    Article  Google Scholar 

  • Balderjahn I. (2003): Validität. Konzept und Methoden, Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 32, 130–135.

    Google Scholar 

  • Brennan R.L. (2001): Generalizability Theory, New York et al.

    Google Scholar 

  • Campbell D.T. und D.W. Fiske (1959): Convergent and Discriminant Validity by the Multitrait-Multimethod Matrix, Psychological Bulletin, 56, 81–105.

    Article  Google Scholar 

  • Churchill G.A., Jr. (1979): A Paradigm für Developing Better Measures of Marketing Constructs, Journal of Marketing Research, 26, 64–73.

    Article  Google Scholar 

  • Cornfield J. und J.W. Tukey (1956): Average Values of Mean Squares in Factorials, Annals of Mathematical Statistics, 27, 907–949.

    Google Scholar 

  • Cronbach L.J. (1951): Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests, Psychometrika, 16, 297–334.

    Article  Google Scholar 

  • Cronbach L.J. und P.E. Meehl (1955): Construct Validity in Psychological Tests, Psychological Bulletin, 52, 281–302.

    Article  Google Scholar 

  • Cronbach L.J., G.C. Gleser, H. Nanda und N. Rajaratnam (1972): The Dependability of Behavioral Measurements: Theory of Generalizability for Scores and Profiles, New York.

    Google Scholar 

  • Drolet A.L. und D.G. Morrison (2001): Do We Really Need Multiple-Item Measures in Service Research?, Journal of Service Research, 3, 196–204.

    Article  Google Scholar 

  • Duhachek A., A.T. Coughlan und D. Iacobucci (2005): Results on the Standard Error of the Coefficient Alpha Index of Reliability, Marketing Science, 24, 294–301.

    Article  Google Scholar 

  • Finn A. und U. Kayandé (1997): Reliability Assessment and Optimization of Marketing Measurement, Journal of Marketing Research, 34, 262–275.

    Article  Google Scholar 

  • Finn A. und U. Kayandé (2005): How Fine is C-OAR-SE? A Generalizability Theory Perspective on Rossiter’s Procedure, International Journal of Research in Marketing, 22, 11–21.

    Article  Google Scholar 

  • Fisseni H.-J. (2004): Lehrbuch derpsychologischen Diagnostik, 3. Aufl., Göttingen et al.

    Google Scholar 

  • Fornell C. und D.F. Larcker (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, Journal of Marketing Research, 18, 39–50.

    Article  Google Scholar 

  • Götz O. und K. Liehr-Gobbers (2004): Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe der Partial-Least-Squares(PLS)-Methode, Die Betriebswirtschaft, 64, 714–738.

    Google Scholar 

  • Hammann P. und B. Erichson (2000): Marktforschung, 4. Aufl., Stuttgart.

    Google Scholar 

  • Hildebrandt L. (1984): Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, Marketing: Zeitschrift für Forschung und Praxis, 6, 41–51.

    Google Scholar 

  • Homburg C. (1995): Kundennähe von Industriegüterunternehmen, Wiesbaden.

    Google Scholar 

  • Homburg C. und H. Baumgartner (1995): Beurteilung von Kausalmodellen. Bestandsaufnahme und Anwendungs-empfehlungen, Marketing: Zeitschrift für Forschung und Praxis, 17, 162–176.

    Google Scholar 

  • Homburg C. und A. Giering (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte — Ein Leitfaden für die Marketingforschung, Marketing: Zeitschrift für Forschung und Praxis, 18, 5–24.

    Google Scholar 

  • Homburg C. und B. Rudolph (1998): Die Kausalanalyse als Instrument zur Messung der Kundenzufriedenheit im Industriegütermarketing, in: Hildebrandt L. und C. Homburg (Hrsg.): Die Kausalanalyse: Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart, 237–264.

    Google Scholar 

  • Jöreskog K.G. und D. Sörbom (1982): Recent Developments in Structural Equation Modelling, Journal of Marketing Research, 19, 404–416.

    Article  Google Scholar 

  • Lienert G.A. und U. Raatz (1994): Testaufbau und Testanalyse, 5. Aufl., Weinheim.

    Google Scholar 

  • Nunnally J.C. (1994): Psychometric Theory, 3. Aufl., New York.

    Google Scholar 

  • Peter J.P. (1979): Reliability: A Review of Psychometric Basics and Recent Marketing Practices, Journal of Marketing Research, 26, 6–17.

    Article  Google Scholar 

  • Peter J.P. (1981): Construct Validity: A Review of Basic Issues and Marketing Practices, Journal of Marketing Research, 28, 133–145.

    Article  Google Scholar 

  • Rentz J.O. (1987): Generalizability Theory: A Comprehensive Method for Assessing and Improving the Dependability of Marketing Measures, Journal of Marketing Research, 24, 19–28.

    Article  Google Scholar 

  • Rossiter J.R. (2002): The C-OAR-SE Procedure for Scale Development in Marketing, International Journal of Research in Marketing, 19, 305–335.

    Article  Google Scholar 

  • Stier W. (1999): Empirische Forschungsmethoden, 2. Aufl., Berlin et al.

    Google Scholar 

  • Westen D. und R. Rosenthal (2003): Quantifying Construct Validity: Two Simple Measures, Journal of Personality and Social Psychology, 84, 608–618.

    Article  Google Scholar 

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Sönke Albers Daniel Klapper Udo Konradt Achim Walter Joachim Wolf

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Himme, A. (2007). Gütekriterien der Messung: Reliabilität, Validität und Generalisierbarkeit. In: Albers, S., Klapper, D., Konradt, U., Walter, A., Wolf, J. (eds) Methodik der empirischen Forschung. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9121-8_25

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